#python #python-3.x #pandas #dataframe
Вопрос:
У меня есть фрейм данных:
id value
a1 0
a1 1
a1 2
a1 3
a2 0
a2 1
a3 0
a3 1
a3 2
a3 3
Я хочу отфильтровать идентификаторы и оставить только те, значение которых превышает 3. Таким образом, в этом примере идентификатор a2 должен быть удален, так как он имеет только значения 0 и 1. Таким образом, желаемый результат:
id value
a1 0
a1 1
a1 2
a1 3
a3 0
a3 1
a3 2
a3 3
a3 4
a3 5
Как это сделать в панд?
Комментарии:
1. Должны ли значения быть в порядке? Могут ли быть дубликаты, чтобы [0,2,1,1,3] в «идентификаторе» все равно сохранялось, потому что есть по крайней мере одно из 4 требуемых чисел
2. Последние две строки результата отсутствуют в исходном наборе данных. Это что, ошибка?
3. Я не понимаю, почему вы приняли ответ @DYZ (извините, DYZ), потому что это не ожидаемый результат? В противном случае обновите публикуемые вами правильные данные, чтобы другие люди, у которых есть аналогичная проблема, могли понять.
4. @Corralien Я согласен, мой ответ был неправильным. Вероятно, потому, что вопрос не совсем ясен. Я обновил свой ответ, и он все еще формально неверен, потому что 3 не выше 3. Не стесняйтесь понижать голос, без обид.
5. @DYZ. Вы правы, вопрос неясен, и ОП не дает ответа. К вашему сведению, я никогда не понижаю голос, я предпочитаю обсуждать.
Ответ №1:
Обновленный.
Сгруппируйте по идентификаторам и найдите их максимальные значения. Найдите идентификаторы, максимальное значение которых равно или превышает 3:
keep = df.groupby('id')['value'].max() >= 3
Выберите строки с соответствующими идентификаторами:
df[df['id'].isin(keep[keep].index)]
Ответ №2:
Используйте логическую маску, чтобы сохранить строки, соответствующие условию, а затем замените bad id (a2) на следующий id (a3). Наконец, снова сгруппируйте по id применяемой совокупной сумме.
mask = df.groupby('id')['value']
.transform(lambda x: sorted(x.tolist()) == [0, 1, 2, 3])
df1 = df[mask].reindex(df.index).bfill()
df1['value'] = df1.groupby('id').agg('cumcount')
Выход:
>>> df1
id value
0 a1 0
1 a1 1
2 a1 2
3 a1 3
4 a3 0
5 a3 1
6 a3 2
7 a3 3
8 a3 4
9 a3 5