Удалить строки в фрейме данных на основе подсчета значений уникального идентификатора

Identifier Value_1 Value_2 Value_3
123        20.     30.     1
123.       12.     14.     1
123.       18.     12.     1
124.       12.     10.     6
124.       12.     16.     1
...
321.       14.     20.     3
Size 871 x 24

Привет! У меня есть фрейм данных/опросник размером 871 x 24. Фрейм данных состоит из ответов на вопросник, сделанных несколькими участниками, каждый из которых имеет уникальный идентификатор в столбце «Идентификатор». Я хочу иметь возможность фильтровать только участников, которые сделали 10 или более ответов из общего фрейма данных. До сих пор мне удалось отфильтровать, какой из идентификаторов соответствует этому, используя:

df['Identifier'].value_counts()>=10

Но как удалить их из общего фрейма данных и создать новый, содержащий другие столбцы и значения?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
23
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Используйте Series.map с boolean indexing:

df[df['Identifier'].map(df['Identifier'].value_counts())>=10]

Другие вопросы по теме