开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

pandas dataframe删除groupby中超过n行的组

在pandas中，可以使用groupby函数对DataFrame进行分组操作。如果要删除groupby中超过n行的组，可以按照以下步骤进行操作：

首先，导入pandas库并读取数据到DataFrame中：

import pandas as pd

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

使用groupby函数对DataFrame进行分组操作，并计算每个组的行数：

# 按照指定列进行分组，并计算每个组的行数
grouped = df.groupby('column_name').size()

使用过滤条件筛选出超过n行的组：

# 设置过滤条件，筛选出超过n行的组
filtered_groups = grouped[grouped > n]

使用isin函数将超过n行的组的索引与原DataFrame进行匹配，得到需要删除的行的索引：

# 将超过n行的组的索引与原DataFrame进行匹配，得到需要删除的行的索引
rows_to_delete = df[df['column_name'].isin(filtered_groups.index)].index

使用drop函数删除需要删除的行：

# 删除需要删除的行
df.drop(rows_to_delete, inplace=True)

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照指定列进行分组，并计算每个组的行数
grouped = df.groupby('column_name').size()

# 设置过滤条件，筛选出超过n行的组
filtered_groups = grouped[grouped > n]

# 将超过n行的组的索引与原DataFrame进行匹配，得到需要删除的行的索引
rows_to_delete = df[df['column_name'].isin(filtered_groups.index)].index

# 删除需要删除的行
df.drop(rows_to_delete, inplace=True)

以上是使用pandas DataFrame删除groupby中超过n行的组的方法。对于pandas的更多用法和详细介绍，可以参考腾讯云的相关产品文档：腾讯云·Pandas。

相关搜索:从pandas dataframe中删除句子长度超过特定词长的行删除行中的值，Pandas DataFrame 删除n行并在dataframe中迭代n次仅获取Pandas groupby中的组的匹配行删除Pandas DataFrame中的每n多列如何删除pandas dataframe中的重复行？pandas -删除MultiIndex DataFrame中的重复行 groupby并返回前n个组的所有行 Pandas DataFrame中的列和行的名称组 pandas根据groupby上的条件删除行从数据帧中删除基于条件的组- pandas groupby 删除并存储Pandas Dataframe中groupby中的最大值 Pandas中嵌套行的Groupby 删除Pandas中重复NaN值超过阈值的行在pandas中如何比较和删除groupby中的行？有效地删除Pandas Dataframe中的行 Groupby最大值并返回pandas dataframe中对应的行删除Pandas中的重复行(可能按组)基于行比较删除python pandas DataFrame中的特定行使用Pandas从dataframe中删除已删除注释的行

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

linux中删除文件的最后N行小总结

现在，假设我们要从rumenz.txt文件中删除最后三行 ( n=3 ) 。...-n选项（例如-n -x来打印文件中除最后x行之外的所有行因此，我们可以使用此选项以直接的方式解决我们的问题： $ head -n -3 rumenz.txt 1 rumenz.com 2 rumenz...sed命令及其地址范围，我们可以快速删除文件中从给定行号开始到最后一行的行： sed 'GIVEN`LINE`NO, $d' input_file 例如，让我们从第5行删除直到rumenz.txt的结尾...但是，如果我们可以颠倒输入文件中的行顺序，问题就会变成从文件中删除前 n 行。一个简单的 sed 单行sed 1,n d可以删除前n行。之后，如果我们再次反转线条，我们的问题就解决了。...在第一遍中，它会找出文件中的总行数，在第二遍中，我们打印我们想要保留的那些行： $ awk -v n=3 'NR==FNR{total=NR;next} FNR==total-n+1{exit} 1'

7.6K1 0

30 个小例子帮你快速掌握Pandas

选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...n：样本中的行数 frac：样本大小与整个DataFrame大小的比率 df_sample = df.sample(n=1000) df_sample.shape (1000,10)df_sample2...8.删除缺失值处理缺失值的另一种方法是删除它们。“已退出”列中仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值的行。...返回的DataFrame的索引由组名组成。...如果我们将groupby函数的as_index参数设置为False，则组名将不会用作索引。 16.带删除的重置索引在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。

10.7K1 0

对比Excel，Python pandas删除数据框架中的行

标签：Python与Excel,pandas 对于Excel来说，删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...准备数据框架我们将使用前面系列中用过的“用户.xlsx”来演示删除行。图1 注意上面代码中的index_col=0？如果我们将该参数留空，则索引将是基于0的索引。...使用.drop()方法删除行如果要从数据框架中删除第三行（Harry Porter），pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...inplace：告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。按名称删除行图2 我们跳过了参数axis，这意味着将其保留为默认值0或行。因此，我们正在删除索引值为“Harry Porter”的行。...这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行，并将结果赋值到新的数据框架。图6

4.6K2 0

python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...下面是简单的例子使用验证： import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...(1) #返回DataFrame中的第一行最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列，且该列也用不到，一般是索引列被换掉后导致的，有强迫症的看着难受，这时候dataframe.drop...github地址到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

13.4K3 0

Pandas速查手册中文版

(n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 http:// df.info() ：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()：查看数值型列的汇总统计...()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna()：删除所有包含空值的行...df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值...和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数...np.mean data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame中的每一行应用函数np.max 数据合并 df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部 df.concat

12.2K9 2

Pandas

’]][m:n] 使用属性方式访问单列:DataFrame.column1_name 单列多行:DataFrame.column1_name[m:n] 访问行的特殊方法访问 m 行到 n 行：DataFrame...#inplace表示是否在原DataFrame上进行操作 #axis表示删除的行还是列，默认是0即删除行 Sorting and Ranking df.sort_index(axis=1,ascending...list 的索引，值为 list 的索引值分组 Pandas 提供了 DataFrame.groupby()方法，按照指定的分组键，将具有相同键值的记录划分为同一组，将具有不同键值的记录划分到不同组...GroupBy object.max()——返回组内最大值。 GroupBy object.min()——返回组内最小值。 GroupBy object.sum()——返回每组的和。...()方法删除记录或特征(默认删除含有缺失值的行，可以修改 how 参数进行调节，也可以调节 thresh 参数控制删除指定数量缺失值的行，亦可通过调节subset=[col_name]参数来指定删除指定列存在缺失值的行

9.2K3 0

pandas中关于DataFrame行，列显示不完全（省略）的解决办法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。有时候DataFrame中的行列数量太多，print打印出来会显示不完全。就像下图这样：列显示不全：行显示不全：添加如下代码，即可解决。...#显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value...的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 根据自己的需要更改相应的设置即可。...ps：set_option()的所有属性： Available options: - display....display.max_categories : int This sets the maximum number of categories pandas should output when

9K2 0

数据导入与预处理-课程总结-04~06章

header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引，默认为0，即第一行数据作为列索引。...header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引。 names：表示DataFrame类对象的列索引列表。...2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...how：表示删除缺失值的方式。 thresh：表示保留至少有N个非NaN值的行或列。 subset：表示删除指定列的缺失值。 inplace：表示是否操作原数据。...1. 3σ原则 3σ原则，又称为拉依达原则，它是先假设一组检测数据只含有随机误差，对该组数据进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，凡是超过这个区间的误差不属于随机误差而是粗大误差，含有粗大误差范围内的数据

13K1 0

Pandas从入门到放弃

，获取的永远是列，索引只会被认为是列索引，而不是行索引；相反，第二种方式没有此类限制，故在使用中容易出现问题。...= df2.append(t) #display(df2) # 无变化 df3 若想删除新增的’t’这一行，可以通过df.drop(行索引,axis)实现，axis默认值为None即删除行，若axis...因此，可以通过对GroupBy的结果进行遍历，再获取我们期望的信息 for name, group in df3: print(name) # 分组后的组名 print(group)...[] Pandas与NumPy异同 1）Numpy是数值计算的扩展包，能够高效处理N维数组，即处理高维数组或矩阵时会方便。...2）Numpy只能存储相同类型的ndarray，Pandas能处理不同类型的数据，例如二维表格中不同列可以是不同类型的数据，一列为整数一列为字符串。

961 0

Pandas之实用手册

如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具，大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。...例如，这是Jazz音乐家：以下是拥有超过 1,800,000 名听众的艺术家：1.4 处理缺失值许多数据集可能存在缺失值。假设数据框有一个缺失值：Pandas 提供了多种方法来处理这个问题。...最简单的方法是删除缺少值的行：fillna()另一种方法是使用（例如，使用 0）填充缺失值。1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。Pandas轻松做到。

1851 0

Pandas速查卡-Python数据科学

关键词和导入在这个速查卡中，我们会用到一下缩写： df 二维的表格型数据结构DataFrame s 一维数组Series 您还需要执行以下导入才能开始： import pandas as pd import...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数...pd.notnull() 与pd.isnull()相反 df.dropna() 删除包含空值的所有行 df.dropna(axis=1) 删除包含空值的所有列 df.dropna(axis=1,thresh...=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值（均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） s.astype(float...) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换

9.2K8 0

数据科学 IPython 笔记本 7.11 聚合和分组

在本节中，我们将探讨 Pandas 中的聚合，从类似于我们在 NumPy 数组中看到的简单操作，到基于groupby概念的更复杂的操作。...相反，GroupBy可以（经常）只遍历单次数据来执行此操作，在此过程中更新每个组的总和，均值，计数，最小值或其他聚合。...，从原始的DataFrame组中选择了一个特定的Series组。...例如，你可以使用DataFrame的describe()方法，来执行一组聚合，它们描述数据中的每个分组： planets.groupby('method')['year'].describe().unstack...这里因为组 A 没有大于 4 的标准差，所以从结果中删除它。转换虽然聚合必须返回数据的简化版本，但转换可以返回完整数据的某些重新组合的转换版本。对于这种变换，输出与输入的形状相同。

3.6K2 0

Python中 Pandas 50题冲关

Python中的Numpy基础20问参考资料 | 100-pandas-puzzles - GitHub | Pandas 百题大冲关基本操作导入 Pandas 库并简写为 pd，并输出版本号 import...animal的age的平均数 df.groupby('animal')['age'].mean() 在df中插入新行k，然后删除该行 #插入 df.loc['k'] = [5.5, 'dog', 'no...', 2] # 删除 df = df.drop('k') df 计算df中每个种类animal的数量 df['animal'].value_counts() 先按age降序排列，后按visits升序排列...mean') 进阶操作有一列整数列A的DatraFrame，删除数值重复的行 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7]})...s[s.index.weekday == 2].sum() 求每个自然月的平均数 s.resample('M').mean() 每连续4个月为一组，求最大值所在的日期 s.groupby(pd.Grouper

4.2K3 0

快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

查看/检查数据 head（）：显示DataFrame中的前n条记录。我经常把一个数据档案的最上面的记录打印在我的jupyter notebook上，这样当我忘记里面的内容时，我可以回头查阅。...df.head(3) # First 3 rows of the DataFrame ? tail（）:返回最后n行。这对于快速验证数据非常有用，特别是在排序或附加行之后。...在本例中，将新行初始化为python字典，并使用append()方法将该行追加到DataFrame。...有几个有用的函数用于检测、删除和替换panda DataFrame中的空值。...groupby 是一个非常简单的概念。我们可以创建一组类别，并对类别应用一个函数。这是一个简单的概念，但却是我们经常使用的极有价值的技术。

8.1K2 0

Pandas 50题练习

Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。这些练习着重DataFrame和Series对象的基本操作，包括数据的索引、分组、统计和清洗。...animal的age的平均数 df.groupby('animal')['age'].mean() 在df中插入新行k，然后删除该行 #插入 df.loc['k'] = [5.5, 'dog', 'no...', 2] # 删除 df = df.drop('k') df 计算df中每个种类animal的数量 df['animal'].value_counts() 先按age降序排列，后按visits升序排列...mean') 进阶操作有一列整数列A的DatraFrame，删除数值重复的行 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7]})...s[s.index.weekday == 2].sum() 求每个自然月的平均数 s.resample('M').mean() 每连续4个月为一组，求最大值所在的日期 s.groupby(pd.Grouper

3K2 0

玩转Pandas，让数据处理更easy系列6

，让数据处理更easy系列5 实践告诉我们Pandas的主要类DataFrame是一个二维的结合数组和字典的结构，因此对行、列而言，通过标签这个字典的key，获取对应的行、列，而不同于Python,...Numpy中只能通过位置找到对应行、列，因此Pandas是更强大的具备可插可删可按照键索引的工具库。...Pandas，让数据处理更easy系列1; 玩转Pandas，让数据处理更easy系列2) DataFrame可以方便地实现增加和删除行、列 ( 玩转Pandas，让数据处理更easy系列2) 智能地带标签的切片...df_data.groupby('A') 默认是按照axis=0分组的(行)，如果按照列，修改轴，即 df_data.groupby('A' , axis=1) 也可以按照多个列分组，比如： df_data.groupby...同样的方法，看下bar组包括的行： agroup = df.groupby('A') agroup.get_group('bar') ?

2.7K2 0

机器学习库：pandas

写在开头在机器学习中，我们除了关注模型的性能外，数据处理更是必不可少，本文将介绍一个重要的数据处理库pandas，将随着我的学习过程不断增加内容基本数据格式 pandas提供了两种数据类型：Series...和DataFrame，在机器学习中主要使用DataFrame，我们也重点介绍这个 DataFrame dataframe是一个二维的数据结构，常用来处理表格数据使用代码 import pandas as...，包含行与列的信息数据选取 iloc 我觉得pandas里面选取数据的一个很通用的方法是iloc pd.iloc[行序号, 列序号] iloc的参数用逗号隔开，前面是行序号，后面是列序号 import...，一个表中每行记录了某个员工某日的工作时长，如下 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'str': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],...，我们使用list函数把它转化成列表然后打印出来，可以看到成功分组了，我们接下来会讲解如何使用聚合函数求和聚合函数agg 在上面的例子中我们已经分好了组，接下来我们使用agg函数来进行求和，agg函数接收的参数是一个函数

1351 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十·二）

例如，假设我们有产品和其体积的组，并且希望将数据子集限制为每个组中总体积不超过 90%的最大产品。...方法描述 head() 选择每个组的顶部行 nth() 选择每个组的第 n 行 tail() 选择每个组的底部行用户还可以在布尔索引中使用转换来构建组内的复杂过滤。...例如，假设我们有产品和其体积的组，并且希望将数据子集限制为每个组中总体积不超过 90%的最大产品。...n 个元素不存在，则结果中不包括相应的行。...n 个元素不存在，则结果中不包括相应的行。

4540 0

详细学习 pandas 和 xlrd：从零开始

DataFrame 是 pandas 中的核心数据结构之一，它是一个二维的表格，类似于 Excel 表格。每个 DataFrame 都有行索引和列标签。...Series 是 pandas 中的一维数据结构，类似于 Excel 中的一列。每个 Series 都有一个索引和一组数据。...删除包含缺失值的行： df.dropna()：删除包含任何缺失值的行，返回一个新的 DataFrame。...) 详细解释 df.groupby(‘City’)[‘Age’].mean()：按 City 列分组，然后计算每个组中 Age 列的平均值。...groupby 是 pandas 中的一个强大函数，常用于分组统计。

1641 0

Pandas_Study02

pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...dropna() 删除NaN 值可以通过 dropna 方法，默认按行扫描(操作)，会将每一行有NaN 值的那一行删除，同时默认是对原对象的副本操作，不会对原对象产生影响，也可以通过inplace 指示是否直接在原对象上操作...# 要删除一列或一行中全部都是nan 值的那一行或列，可以通过下面的方式 print("del cols is all NaN\n", df.dropna(axis = 'columns', how...:", n, "\n|",g,"|" # 查看组名和每组的数据信息 for n,_ in dg: print "group_name:", n, "\n|",dg.get_group(n),..., "supplier" : np.max}) 3. transform() 方法可以作用于groupby之后的每个组的所有数据，之前的aggregate函数只能用于分组后组的每列数据。

2031 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭