使用Python 3.3和Pandas 0.10

我有一个通过串联多个CSV文件构建的DataFrame。首先，我过滤掉“名称”列中包含特定字符串的所有值。结果看起来像这样（为简洁起见，它缩短了，实际上有更多列）：

Name    ID
'A'     1
'B'     2
'C'     3
'C'     3
'E'     4
'F'     4
...     ...

现在，我的问题是我想删除“重复”值的特殊情况。我要删除所有ID重复项（实际上是整行），其中映射到此ID的相应Name值 不
相似。在上面的示例中，我想保留ID为1、2和3的行。在ID = 4的情况下，Name值不相等，我想删除它们。

我尝试使用以下代码行（基于此处的建议：Python
Pandas：根据出现的次数删除条目
）。

码：

df[df.groupby('ID').apply(lambda g: len({x for x in g['Name']})) == 1]

但是，这给了我错误： ValueError: Item wrong length 51906 instead of 109565!

编辑：

除了apply()尝试使用之外transform()，我还尝试使用，但是出现了以下错误：AttributeError: 'int' object has no attribute 'ndim'。非常感谢对为什么每个函数的错误有所不同的解释！

另外，在上面的示例中，我想保留ID = 3的所有行。

预先感谢，Matthijs