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根據(jù)值計(jì)數(shù)列刪除已排序的行

根據(jù)值計(jì)數(shù)列刪除已排序的行

呼喚遠(yuǎn)方 2022-07-12 18:26:54
我的數(shù)據(jù)框如下所示：   year   id    0  2019   x11  2012   x12  2017   x13  2013   x14  2018   x25  2012   x26  2013   x2我想過(guò)濾我的整個(gè)數(shù)據(jù)框，這樣如果每個(gè) id 有超過(guò) 3 個(gè)觀察值，則應(yīng)該刪除最低年份的觀察值。在這種情況下，應(yīng)刪除第 1 行。   year   id    0  2019   x11  2017   x12  2013   x13  2018   x24  2012   x25  2013   x2
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3 回答

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吃雞游戲

TA貢獻(xiàn)1829條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊

DataFrame.sort_values與 一起使用GroupBy.head：


df = df.sort_values(['id','year'], ascending=[True, False]).groupby('id').head(3)

print (df)

   year  id

0  2019  x1

2  2017  x1

3  2013  x1

4  2018  x2

6  2013  x2

5  2012  x2

如果順序應(yīng)該相同，請(qǐng)?zhí)砑覦ataFrame.sort_index：


df = df.sort_values(['id','year'], ascending=[True, False]).groupby('id').head(3).sort_index()

print (df)

   year  id

0  2019  x1

2  2017  x1

3  2013  x1

4  2018  x2

5  2012  x2

6  2013  x2


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反對(duì) 回復(fù) 2022-07-12
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慕仙森

TA貢獻(xiàn)1827條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊

使用GroupBy.nlargest：


df = df.groupby('id')['year'].nlargest(3).reset_index().drop(columns='level_1')


   id  year

0  x1  2019

1  x1  2017

2  x1  2013

3  x2  2018

4  x2  2013

5  x2  2012

確保它year有一個(gè)intdtype：


df['year'] = df['year'].astype(int)


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反對(duì) 回復(fù) 2022-07-12
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茅侃侃

TA貢獻(xiàn)1842條經(jīng)驗(yàn) 獲得超22個(gè)贊

使用 for 循環(huán)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題怎么樣（我喜歡循環(huán)）：


id_unique = df.id.unique()


df_new = pd.DataFrame(columns = df.columns)


for i in id_unique:

    df_new = pd.concat([df_new, df[df['id'] == i ].sort_values(['year'], ascending= [False]).head(3)], axis=0)


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反對(duì) 回復(fù) 2022-07-12
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