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我有一个数据框。对于前两列中所有可能的值组合,我想删除那些行数小于 100 的行。
例如,有 5 行,其中第一列是“A”,第二列是“B”。我想从数据框中删除所有这些行。共有 110 行,其中第一行和第二行分别包含“C”和“D”。这些行我不想删除,因为 110 > 5。
最优雅、最快速的方法是什么?
这是我目前的解决方案:
gr = df.groupby(['L_ID', 'P_ID'])
for group in gr.groups:
df_tmp = gr.get_group(group)
n_vals = len(df_tmp)
if n_vals < min_n:
df = df[(df['L_ID'] != group[0]) | (df['P_ID'] != group[1])]
最佳答案
您可以使用 filter()
方法:
# test data
>>> df1 = pd.DataFrame({'a':list('AAABB'), 'b':list('BBBAA'), 'c':range(5)})
>>> df1
a b c
0 A B 0
1 A B 1
2 A B 2
3 B A 3
4 B A 4
>>> df1.groupby(['a','b']).filter(lambda x: len(x) > 2)
a b c
0 A B 0
1 A B 1
2 A B 2
看起来这个方法在有更多列时不起作用:
>>> df1 = pd.DataFrame({'a':list('AAABB'), 'b':list('BBBAA'), 'c':range(5), 'd':range(5)})
>>> df1
a b c d
0 A B 0 0
1 A B 1 1
2 A B 2 2
3 B A 3 3
4 B A 4 4
>>> df1.groupby(['a','b']).filter(lambda x: len(x) > 2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 2094, in filter
if res:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
这是一个解决方案:
>>> df1.groupby(['a','b']).filter(lambda x: len(x['c']) > 2)
a b c d
0 A B 0 0
1 A B 1 1
2 A B 2 2
您还可以使用 transform()
:
>>> df1[df1.groupby(['a','b'])['c'].transform(lambda x: len(x) > 2).astype(bool)]
a b c d
0 A B 0 0
1 A B 1 1
2 A B 2 2
关于python - 如何从 Pandas 数据框中删除少数行?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20424083/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!