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我有一个数据框,在“lid”列中有重复值。我想使用 Pandas 删除其在“lid”列中的值被计数超过 2 次的行。这是原始表格:
entity pnb head# state lid
ABB001 A03 3 DOWN A
ABB001 A03 3 DOWN A
ABB001 A03 3 DOWN A
ABB002 A02 4 DOWN B
ABB002 A02 4 DOWN B
ABB002 A02 2 DOWN C
ABB002 A02 4 DOWN D
ABB002 A02 4 DOWN E
ABB002 A02 4 DOWN E
ABB002 A02 4 DOWN E
结果如下:
entity pnb head# state lid
ABB002 A02 4 DOWN B
ABB002 A02 4 DOWN B
ABB002 A02 2 DOWN C
ABB002 A02 4 DOWN D
最佳答案
选项 0
使用 value_counts
和 isin
df[~df.lid.isin(df.lid.value_counts().loc[lambda x: x > 2].index)]
entity pnb head# state lid
3 ABB002 A02 4 DOWN B
4 ABB002 A02 4 DOWN B
5 ABB002 A02 2 DOWN C
6 ABB002 A02 4 DOWN D
选项 1
最好用 np.in1d
和 pd.factorize
lids = df.lid.values
f, u = pd.factorize(df.lid.values)
df[np.in1d(lids, u[np.bincount(f) <= 2])]
entity pnb head# state lid
3 ABB002 A02 4 DOWN B
4 ABB002 A02 4 DOWN B
5 ABB002 A02 2 DOWN C
6 ABB002 A02 4 DOWN D
选项 2
使用 np.bincount
和 pd.factorize
f, u = pd.factorize(df.lid)
df[np.bincount(f)[f] <= 2]
entity pnb head# state lid
3 ABB002 A02 4 DOWN B
4 ABB002 A02 4 DOWN B
5 ABB002 A02 2 DOWN C
6 ABB002 A02 4 DOWN D
为了有趣的演示,突出@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 和我在评论中谈论的内容。
Love the bincount one. There should be a np.unique one too, somewhere. – cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ
Yes there is. However, I don't use np.unique because @Jeff informed me that np.unique sorts when you grab counts or index or inverse. pd.factorize does not and is O(n). I've since validated that information. – piRSquared
时间测试
def bincount_factorize(df):
f, u = pd.factorize(df.lid.values)
return df[np.bincount(f)[f] <= 2]
def bincount_unique(df):
u, f = np.unique(df.lid.values, return_inverse=True)
return df[np.bincount(f)[f] <= 2]
def in1d_factorize(df):
lids = df.lid.values
f, u = pd.factorize(df.lid.values)
return df[np.in1d(lids, u[np.bincount(f) <= 2])]
def transform(df):
return df[df.groupby('lid')['lid'].transform('size') <= 2]
res = pd.DataFrame(
index=[10, 30, 100, 300, 1000, 3000, 10000,
30000, 100000, 300000, 1000000],
columns=['bincount_factorize', 'bincount_unique',
'in1d_factorize', 'transform'],
dtype=float
)
for i in res.index:
d = pd.concat([df] * i, ignore_index=True)
for j in res.columns:
stmt = f'{j}(d)'
setp = f'from __main__ import d, {j}'
res.at[i, j] = timeit(stmt, setp, number=100)
res.div(res.min(1), 0)
bincount_factorize bincount_unique in1d_factorize transform
10 1.421827 1.000000 1.119577 3.751167
30 1.008412 1.037297 1.000000 3.072631
100 1.000000 1.531300 1.028267 3.304560
300 1.000000 2.666583 1.182812 3.637235
1000 1.065213 5.563098 1.000000 2.556469
3000 1.024658 10.480027 1.000000 2.238765
10000 1.073403 14.716801 1.000000 1.574780
30000 1.000000 16.387130 1.053180 1.494161
100000 1.000000 18.533078 1.003031 1.369867
300000 1.078129 20.183122 1.000000 1.530698
1000000 1.166800 24.571463 1.000000 1.670423
res.plot(loglog=True)
关于python - 删除出现次数超过 N 次的重复值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48275775/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!