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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

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