如何獲得計(jì)數(shù)值較少的行的索引。例如：test = pd.DataFrame({'price' : [1, 2, 1, 3, 5, 2, 2]})out[1]: price0 11 22 13 34 55 26 2我怎樣才能得到 price = 1, 3 ,5 的索引，它在列中只出現(xiàn)少于 3 次？
2 回答
MM們
TA貢獻(xiàn)1886條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊
使用 duplicated
test[~test.price.duplicated(keep=False)]
price
3 3
4 5
test.index[~test.price.duplicated(keep=False)]
Int64Index([3, 4], dtype='int64')
更新然后你需要 transform
test[test.groupby('price').price.transform('count')<=1]
price
3 3
4 5
test[test.groupby('price').price.transform('count')<3].index
Int64Index([0, 2, 3, 4], dtype='int64')
慕勒3428872
TA貢獻(xiàn)1848條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
您可以計(jì)算物品value_counts并選擇“足夠稀有”的物品：
THRESHOLD = 3
is_rare = test['price'].value_counts() < THRESHOLD
rare = is_rare[is_rare].index
#Int64Index([1, 5, 3], dtype='int64')
接下來，找到包含稀有物品的行：
are_rare_rows = test["price"].isin(rare)
are_rare_rows[are_rare_rows].index
#Int64Index([0, 2, 3, 4], dtype='int64')
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