pandas で groupby した後の値で元のDataFrameを操作したい

Question

groupbyした後の値で操作したいのですが、うまいやり方が分からず困っています

例えば、あるカラムでgroupbyしてsizeやcountが一定未満である値を持つrowを元のDataFrameから削除する、という場合です

Answer 1

例えば groupby の countの結果を使用して、その後の処理を行いたい場合、
一度transform() にて結果（count値）を元の DataFrame に展開ことで
その後の操作を簡単に行うことができるかと思います

以下にサンプルを書きましたので参考にしてください

import pandas as pd
import numpy as np

# 適当なDataFrameを作成
N=10
df = pd.DataFrame({
    'Class':np.random.choice(['A','B','C'],N),
    'Score':np.random.randint(0,100,N)})

# グループのサイズを'cls_count' Columnに追加
df['cls_count'] = df.groupby('Class')['Score'].transform('count')
print(df)

# グループのサイズが2以上の場合のみ表示
ret = df.loc[df['cls_count'] >= 2, :]
print(ret)

Comments

[退会済みユーザー]

分かりにくい質問に丁寧な回答ありがとうございます
すぐに試してみます

[退会済みユーザー]

実現したいことはできました、ありがとうございました
transform()の動きはいまいちよくわからなかったのであとはリファレンスを読んで勉強します

Answer 2

条件を満たすグループを集めてconcatでDataFrameにまとめ直す方法です。
途中の条件式のmean()をsum()やcountに変えて試して見てください。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Name':['A','B','C','D','E','F', 'g'],
    'Class':[1,2,1,2,1,2, 3],
    'Score':[100,95,90,85,80,75,90]})

results = []
for c, g in df.groupby("Class"):
    if g["Score"].mean() >= 90:
        results.append(g)

df = pd.concat(results)
print(df)

#    Class Name  Score
# 0      1    A    100
# 2      1    C     90
# 4      1    E     80
# 6      3    g     90

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[退会済みユーザー]

分かりにくい質問に丁寧な回答ありがとうございます
すぐに試してみます