pandas 我的 Dataframe 包含列-客户我想列出列中出现次数超过3次的客户的详细信息，而不是布尔序列

o3imoua4 于 2022-12-17 发布在其他

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这是一个 Dataframe ，列“customer”具有重复值
df=pd. Dataframe （{“标识”：[1、2、3、4、5、6、7、8、9、10]，“客户”：[“a”、"b“、”c“、" b "、" b "、”d“、" e "、" e "、”f“]，”地址“：[”xx“、”yy“、”rr“、”yy“、”oo“、”ee“、”vv“、”zz“、”nn“、”cc“]}）

want values repeating more than 3 times

df.groupby(['customer']).count()>3

result==〉在结果中我得到了布尔值
x一个一个一个一个x一个一个二个x

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74754984/i-have-dataframe-having-column-customer-i-want-to-elist-the-details-of-customer

3条答案

按热度按时间

q3aa05251#

您可以GroupBy.filter() Dataframe 和.drop_duplicates x x x "customer"列：

x = (
    df.groupby("customer")
    .filter(lambda x: len(x) > 3)
    .drop_duplicates("customer")
)

print(x)

图纸：

id customer address
1   2        b      yy

赞(0）回复(0）举报 2022-12-17

x6yk4ghg2#

您可以使用groupby.transform和布尔索引：

df[df.groupby('customer')['customer'].transform('count').gt(3)]

输出：

id customer address
1   2        b      yy
3   4        b      yy
4   5        b      oo
5   6        b      ee

赞(0）回复(0）举报 2022-12-17

7lrncoxx3#

使用isin修复代码

s = df.groupby(['customer'])['id'].count()>3
out = df.loc[df['customer'].isin(s[s].index)]
Out[389]: 
   id customer address
1   2        b      yy
3   4        b      yy
4   5        b      oo
5   6        b      ee

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