Python 使用 pandas 根据其他行过滤掉行

dict = {'companyId': {0: 198236, 1: 198236, 2: 900814, 3: 153421, 4: 153421, 5: 337815},
 'region': {0: 'Europe', 1: 'Europe', 2: 'Asia-Pacific', 3: 'North America', 4: 'North America', 5:'Africa'},
 'value': {0: 560, 1: 771, 2: 964, 3: 217, 4: 433, 5: 680},
 'type': {0: 'actual', 1: 'forecast', 2: 'actual', 3: 'forecast', 4: 'actual', 5: 'forecast'}}

df = pd.DataFrame(dict)

    companyId     region          value  type
0   198236        Europe          560    actual
1   198236        Europe          771    forecast
2   900814        Asia-Pacific    964    actual
3   153421        North America   217    forecast
4   153421        North America   433    actual
5   337815        Africa          680    forecast

#Your condition i.e. retain the rows which are not duplicated and those
# which are duplicated but only type==actual. Lets express that as a lambda.
to_filter = lambda x: (len(x) == 1) | ((len(x) > 1) & (x == 'actual'))

#then create a boolean indexing mask as below
m = df.groupby('companyId')['type'].transform(to_filter)


#then filter your df with that m:
df[m]:

   companyId         region  value      type
0     198236         Europe    560    actual
2     900814   Asia-Pacific    964    actual
4     153421  North America    433    actual
5     337815         Africa    680  forecast

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