在数据框python中查找每个分类值重复少于3个的列答案

【问题标题】：Finding Columns with less than 3 duplications of every categorical value in a data frame python在数据框python中查找每个分类值重复少于3个的列
【发布时间】：2021-02-25 14:42:46
【问题描述】：

基本上，我试图找出每个类的重复次数少于 3 个的分类列。例如，在随附的屏幕截图中，我有一个名为 Name, 'Type 1' 的列，如果这些列中的每个类别，我希望在我的输出中返回这些列名列（比如 Bulbasaur，Nidoino）存在

以下是我尝试过的代码，但我没有找到解决方案。

有人可以帮忙吗？

labels = [str(Training_data[object_cols].unique()[i]) for i in range(Training_data[object_cols].nunique())]
values = [Training_data[object_cols].value_counts()[i] for i in range(Training_data[object_cols].nunique())]
labels
values
Target_dis = pd.DataFrame((labels, values))
Target_dis = Target_dis.T
Target_dis.columns = ['Labels', 'Counts']
Target_dis = Target_dis.sort_values('Counts', ascending=False)
Target_dis

【问题讨论】：

标签： python dataframe for-loop duplicates

【解决方案1】：

我不确定您到底想要什么，以及为什么要进行标签编码。所以 -- 我在输出下面添加了一些代码，对于每一列，最常见的值出现了多少次。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Bulbasaur', 'Bulbasaur', 'Nidorino', 'Nidoking', 'Clefairy', 'Clefable', 
             'Vulpix', 'Ninetales', 'Jigglypuff'],
    'Type 1': ['Grass', 'Grass', 'Grass', 'Grass', 'Fire', 'Fire', 'Fire', 'Fire', 'Fire'],
    'Type 2': ['Poison', 'Poison', 'Poison', 'Poison', '', '', 'Flying', 'Dragon', 'Flying'],
    'Total': [318, 405, 525, 625, 309, 405, 534, 634, 634],
    'HP': [45, 60, 80, 80, 39, 58, 78, 78, 78],
    'Attack': [49, 62, 82, 100, 52, 64, 84, 130, 104],
})

for col in df:
    max_count = df[col].value_counts().max()
    print(f"Values in column '{col}' are repeated at most {max_count} times.")

Values in column 'Name' are repeated at most 2 times.
Values in column 'Type 1' are repeated at most 5 times.
Values in column 'Type 2' are repeated at most 4 times.
Values in column 'Total' are repeated at most 2 times.
Values in column 'HP' are repeated at most 3 times.
Values in column 'Attack' are repeated at most 1 times.

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在列上使用value_counts 方法：

Target_dis['Name'].value_counts()

【讨论】：