熊貓羣體標準

Question

我正在與熊貓羣體奮鬥，這可能很容易解決。 例如

name number 
A 10 
A 8 

B 7 
B 6 
B 9 

在該數據集，什麼是最簡單的矢量化方法，利用該可以排除類別的所有行項目（列）「名」，其中的「數量」的最小值爲8以下。 在上述所有B將被刪除，因爲最小有一個元素的值低於8.

我相信它必須可能與groupby,apply或filter，但不記得，如何。

Answer 1

使用filter

In [3281]: df.groupby('name').filter(lambda x: x['number'].min() >= 8) 
Out[3281]: 
    name number 
0 A  10 
1 A  8 

---

詳細

In [3282]: df 
Out[3282]: 
    name number 
0 A  10 
1 A  8 
2 B  7 
3 B  6 
4 B  9 

Answer 2

您可以使用transform與min的面具和boolean indexing的過濾器：

print (df.groupby('name')['number'].transform('min') >=8) 
0  True 
1  True 
2 False 
3 False 
4 False 
Name: number, dtype: bool 

df = df[df.groupby('name')['number'].transform('min') >=8] 
print (df) 
    name number 
0 A  10 
1 A  8 

Answer 3

這也可以用apply來完成（爲了完整起見）。

mask = df.groupby('name')['number'].apply(lambda x : (x>=8).all()) 
# or Thanks @Zero mask = df.groupby('name')['number'].min() >= 8 
df[df['name'].isin(mask[mask].index)] 

輸出：

 
    name number 
0 A  10 
1 A  8