基于 Count > 1 在 Pandas 中创建 df

Question

我正在尝试根据值是否在列中多次出现来创建一个新的数据框。

Parcel      Permit     Town
123Q        ABC        BLD
1000        A45        BLD
9999        G5R        BLD
123Q        LK9        BLD
123Q        Q2W        BLD

所以我的目标是创建一个数据框来提取包裹号 123Q。

Answer 1

Use groupby.transform执行boolean indexing ：

df[df.groupby('Parcel').Parcel.transform('size')>1]

或GroupBy.filter

df.groupby('Parcel').filter(lambda x: x.Parcel.size > 1)

---

输出

  Parcel Permit Town
0   123Q    ABC  BLD
3   123Q    LK9  BLD
4   123Q    Q2W  BLD

Answer 2

这是DataFrame.duplicated ，参数keep=False ，以保留所有重复的行。

df[df.duplicated('Parcel',keep=False)]

  Parcel Permit Town
0   123Q    ABC  BLD
3   123Q    LK9  BLD
4   123Q    Q2W  BLD

Answer 3

另一种方法是使用value_counts 、 map和 slice

df[df.Parcel.map(df.Parcel.value_counts() > 1)]

Out[1854]:
  Parcel Permit Town
0  123Q   ABC    BLD
3  123Q   LK9    BLD
4  123Q   Q2W    BLD