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。

Question

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。

Answer 1

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

Comments

[shin_shin]

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。