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根據(jù)列中的重復(fù)值有條件地復(fù)制數(shù)據(jù)

根據(jù)列中的重復(fù)值有條件地復(fù)制數(shù)據(jù)

慕尼黑8549860 2022-06-28 18:10:20
我希望根據(jù)現(xiàn)有的金融交易數(shù)據(jù)框創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)框，但前提是特定列中有重復(fù)值。為簡(jiǎn)單起見，我有df13 列：'a' 'b' 'c'和數(shù)百行。b當(dāng)列中的值重復(fù) 3 次或更多次時(shí)，我想復(fù)制所有行。換句話說(shuō)，如果 3 行或更多行具有相同的b值，我希望將那些復(fù)制到df2.我試過(guò)了df2 = df1.where(df1.b.value_counts() > 2)但這會(huì)將所有行變?yōu)镹aN. 我希望指出正確的方向，而不是繼續(xù)猜測(cè)和檢查其他代碼。
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PIPIONE

TA貢獻(xiàn)1829條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊

groupy()與_np.where()


考慮這個(gè)樣本：


>>> df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5], 'tag': ['a','a','a','d','e']})

>>> df

   id tag

0   1   a

1   2   a

2   3   a

3   4   d

4   5   e


>>> df['counter'] = df.groupby(['tag'])['tag'].transform('count')

>>> df

   id tag  counter

0   1   a        3

1   2   a        3

2   3   a        3

3   4   d        1

4   5   e        1


>>> df['counter'] = np.where(df['counter'] > 2, ['Retain'], ['Remove'])

>>> df

   id tag counter

0   1   a  Retain

1   2   a  Retain

2   3   a  Retain

3   4   d  Remove

4   5   e  Remove


>>> df = df[df['counter'].isin(['Retain'])]

>>> df

   id tag counter

0   1   a  Retain

1   2   a  Retain

2   3   a  Retain


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反對(duì) 回復(fù) 2022-06-28
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蠱毒傳說(shuō)

TA貢獻(xiàn)1895條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊

添加一列標(biāo)記要保留的值，然后按此過(guò)濾：


# Make a boolean series as a mapping of values with more than 2 counts

more_than_2_values = df1.b.value_counts() > 2

# Add a new column that indicates which values should be kept

df1["more_than_2"] = df["b"].map(more_than_2_values).fillna(False)

# Filter the data, drop the label column if desired

desired_result = df1[df1["more_than_2"].drop(columns="more_than_2"]


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反對(duì) 回復(fù) 2022-06-28
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