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Pythonで、DataFrameのohe_id列のユニーク値の個数がn個以上のものを抜き出して、新しくdataframeを作る というコードを、pythonで書きたいです。

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KentoShin

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DataFrameのohe_id列のユニーク値の個数がn個以上のものを抜き出して、新しくdataframeを作る
というコードを、pythonで書きたいです。

やりたいことのイメージ
[変更前]

id ohe_id
1 20
2 20
3 20
4 30
5 30
6 30
7 40
8 40

例えば、このohe_id列のユニーク値の個数が3個以上のもので新しくDataFrameを作れるようなコードが知りたいです。以下のような感じです。

id ohe_id
1 20
2 20
3 20
4 30
5 30
6 30

「前提」
実際のデータは、ohe_idのユニーク値の個数が2000個以上あるので、できるだけohe_idのデータ値(20など)を直接参照しないやり方をご教授頂きたいです。

めんどくさい質問で大変恐縮ですが、どうぞよろしくお願いいたします。

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回答 1

checkベストアンサー

+3

とりあえず2通りの方法を書いてみましたので、お好きな方をお使いください

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'id': [1,2,3,4,5,6,7,8],
    'ohe_id':[20,20,20,30,30,30,40,40]
})

# 1) value_counts() の結果を map() で DataFrameに適用する方法
filter = df['ohe_id'].map(df['ohe_id'].value_counts() >= 3)
print(df[filter])
#    id  ohe_id
# 0   1      20
# 1   2      20
# 2   3      20
# 3   4      30
# 4   5      30
# 5   6      30

# 2) groupby().transform()を使う方法
filter = df.groupby('ohe_id')['id'].transform('count') >= 3
print(df[filter])
#    id  ohe_id
# 0   1      20
# 1   2      20
# 2   3      20
# 3   4      30
# 4   5      30
# 5   6      30

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  • 2017/12/22 12:07

    凄すぎて、感動しました。ありがとうございます。
    方法1のほうが直感的にわかりやすかったので、それで対処しようと思います。

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