您好，我想删除出现次数小于数字的条目的行，例如：
df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,2], 'b':[4,5,6,7], 'c':[0,1,3,2]})
df
a b c
0 1 4 0
1 2 5 1
2 3 6 3
3 2 7 2
如果“a”列中出现的次数少于两次，我想删除所有行。
想要的输出：
a b c
1 2 5 1
3 2 7 2
我知道的：
我们可以通过condition = df['a'].value_counts() < 2 找到出现次数，它会给我如下信息：
2 False
3 True
1 True
Name: a, dtype: int64
但我不知道应该如何从这里删除行。
提前致谢！
【问题讨论】：
标签： python pandas dataframe counter pandas-groupby
groupby + size
res = df[df.groupby('a')['b'].transform('size') >= 2]
transform 方法将 df.groupby('a')['b'].size() 映射到与 df['a'] 对齐的 df。
value_counts + map
s = df['a'].value_counts()
res = df[df['a'].map(s) >= 2]
print(res)
a b c
1 2 5 1
3 2 7 2
【讨论】：
您可以使用df.where 和dropna
df.where(df['a'].value_counts() <2).dropna()
a b c
1 2.0 5.0 1.0
3 2.0 7.0 2.0
【讨论】：
您可以尝试这样的方法来获取每个组的长度，转换回原始索引并通过它索引 df
df[df.groupby("a").transform(len)["b"] >= 2]
a b c
1 2 5 1
3 2 7 2
将其分解为您获得的各个步骤：
df.groupby("a").transform(len)["b"]
0 1
1 2
2 1
3 2
Name: b, dtype: int64
这些是转换回原始索引的组大小
df.groupby("a").transform(len)["b"] >=2
0 False
1 True
2 False
3 True
Name: b, dtype: bool
然后我们将其转换为布尔索引并通过它索引我们的原始数据帧
【讨论】：