根据 groupby 条件删除 pandas 数据帧行答案

【问题标题】：Drop pandas dataframe rows based on groupby condition根据 groupby 条件删除 pandas 数据帧行
【发布时间】：2020-02-28 11:33:16
【问题描述】：

我有一个如下所示的熊猫数据框

    text    name    target
0   str1    name1   1
1   str1    name2   3
2   str1    name2   3
3   str2    name1   2
4   str2    name1   2
5   str2    name1   4
6   str3    name3   3

我需要删除那些只出现一次目标类的行。在这种情况下，我需要删除行索引0 和5，因为1 和4 只出现一次。

我查看了this post 并尝试如下：

df[df.groupby(['target']).transform('sum') > 1]

但这似乎不起作用。谁能推荐一下？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

你可以使用value_counts，映射回来过滤：

print(df[df.target.map(df.target.value_counts()).gt(1)])

输出：

   text   name  target
1  str1  name2       3
2  str1  name2       3
3  str2  name1       2
4  str2  name1       2
6  str3  name3       3

【讨论】：

【解决方案2】：

希望这就足够了：过滤掉目标计数不大于1的行

df.groupby('target').filter(lambda x: x.count().gt(1).any())

    text    name    target
1   str1    name2   3
2   str1    name2   3
3   str2    name1   2
4   str2    name1   2
6   str3    name3   3

【讨论】：