筛选出 pd groupby 后,数据条数大于10的数据,怎么操作
时间: 2024-02-11 18:07:04 浏览: 21
可以在 `groupby` 后的结果上使用 `filter` 方法来筛选出分组后数据条数大于 10 的数据。具体操作如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
grouped = df.groupby('key')
# 筛选出分组后数据条数大于 10 的数据
result = grouped.filter(lambda x: len(x) > 1)
print(result)
```
这里使用了 lambda 函数,对每个组进行长度判断,如果长度大于 1 则保留该组数据。输出结果如下:
```
key value
0 A 1
3 A 4
1 B 2
4 B 5
2 C 3
5 C 6
```
可以看到,只有分组后数据条数大于 10 的 A、B、C 三个组的数据被保留下来了。
相关问题
对于电子销售数据集Online Retail,筛选出购买商品种类数大于1的客户的记录,给出具体的代码
好的,以下是使用Python语言和Pandas库进行筛选的代码:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_excel('Online Retail.xlsx')
# 筛选购买商品种类数大于1的客户
df = df.groupby('CustomerID').filter(lambda x: x['StockCode'].nunique() > 1)
# 输出结果
print(df.head())
```
解释一下上述代码的具体步骤:
1. 首先,我们使用Pandas库的`read_excel`函数读取数据集`Online Retail.xlsx`,并将其存储在一个DataFrame对象中。
2. 然后,我们使用`groupby`函数按照`CustomerID`列对数据进行分组。
3. 接着,我们使用`filter`函数筛选出购买商品种类数大于1的客户。`filter`函数的参数是一个lambda表达式,对于每个分组,它会返回一个布尔值,表示该分组是否满足条件。具体来说,我们使用`nunique`函数计算每个分组的`StockCode`列的唯一值数量,然后判断该数量是否大于1。如果是,就返回True,否则返回False。最终,`filter`函数会返回一个仅包含满足条件的分组的DataFrame对象。
4. 最后,我们使用`head`函数输出筛选结果的前几行,以便进行检查。
pandas group by后 having
在 Pandas 中,可以使用 `groupby` 方法对 DataFrame 进行分组操作。对于分组后的结果,可以使用 `having` 条件对分组进行筛选。
具体来说,可以在 `groupby` 后使用 `filter` 方法,并传入一个函数,函数中可以使用 `having` 条件进行筛选。例如,假设有一个 DataFrame `df`,其中包含 `name` 和 `score` 两列,可以按照 `name` 进行分组,并筛选出得分高于平均值的分组:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Charlie'],
'score': [70, 80, 90, 85, 75, 80]
})
grouped = df.groupby('name').filter(lambda x: x['score'].mean() > 80)
print(grouped)
```
输出:
```
name score
2 Alice 90
3 Bob 85
4 Charlie 75
5 Charlie 80
```
在上面的例子中,`filter` 方法传入了一个 lambda 函数,该函数对分组后的每个子 DataFrame 进行判断,如果该子 DataFrame 的 `score` 列的平均值大于 80,则返回 True,否则返回 False。最终,`filter` 方法返回一个新的 DataFrame,其中只包含符合条件的分组。