在熊猫 value_counts() 中使用条件

Question

将基于 value_counts() 的条件应用于数据帧时，将获得“布尔数据帧”，如下例所示：

• 我用于示例的 csv 就是这个。

import pandas as pd
sal = pd.read_csv("Salaries.csv")
sal[sal["Year"] == 2013]["JobTitle"].value_counts() == 1

除了获取这些布尔值之外，是否可以过滤数据框以显示返回 True 条件的行的实际数据？

在该示例中，过滤后的数据框将包含关于每个具有唯一 JobTitle 的员工的信息（EmployeeName、BasePay、Id...）。

Answer 1

IIUC transform与nunique

targetdf=sal[sal[sal["Year"] == 2013].groupby(["JobTitle"]).transform('nunique')==1].copy()