熊貓如何對一個列進行分組並根據另一列的最小唯一值過濾數據框？

Question

我有一個看起來像這樣的數據框：

CP   AID   type
1    1      b
1    2      b
1    3      a
2    4      a
2    4      b
3    5      b
3    6      a
3    7      b

我想對CP列進行分組和過濾，以便它僅返回CP從AID列中至少具有3個唯一“對”的行。

結果應如下所示：

CP   AID   type
1    1      b
1    2      b
1    3      a
3    5      b
3    6      a
3    7      b

Answer 1

您可以結合使用groupby和unique ：

m = df.groupby('CP').AID.transform('unique').str.len() >= 3

---

print(df[m])
   CP  AID type
0   1    1    b
1   1    2    b
2   1    3    a
5   3    5    b
6   3    6    a
7   3    7    b

或正如RafaelC在評論中提到的那樣：

m = df.groupby('CP').AID.transform('nunique').ge(3)

---

print(df[m])
   CP  AID type
0   1    1    b
1   1    2    b
2   1    3    a
5   3    5    b
6   3    6    a
7   3    7    b

Answer 2

您可以這樣做：

count = df1[['CP', 'AID']].groupby('CP').count().reset_index()
df1 = df1[df1['CP'].isin(count.loc[count['AID'] == 3,'CP'].values.tolist())]