Question

我的df：

data = [
    {'Part': 'A', 'Value': 10, 'Delivery': 10},
    {'Part': 'B', 'Value': 12, 'Delivery': 8.5},
    {'Part': 'C', 'Value': 10, 'Delivery': 10.1},
    {'Part': 'D', 'Value': 10, 'Delivery': 10.3},
    {'Part': 'E', 'Value': 11, 'Delivery': 9.2},
    {'Part': 'F', 'Value': 15, 'Delivery': 7.3},
    {'Part': 'G', 'Value': 10, 'Delivery': 10.1},
    {'Part': 'H', 'Value': 12, 'Delivery': 8.1},
    {'Part': 'I', 'Value': 12, 'Delivery': 8.0},
    {'Part': 'J', 'Value': 10, 'Delivery': 10.2},
    {'Part': 'K', 'Value': 8,  'Delivery': 12.5}    
]

df = pd.DataFrame(data)

我希望从给定的数据帧中过滤出一个数据帧，以使其仅包含最频繁出现的“值”。

预期输出：

data = [
    {'Part': 'A', 'Value': 10, 'Delivery': 10},
    {'Part': 'C', 'Value': 10, 'Delivery': 10.1},
    {'Part': 'D', 'Value': 10, 'Delivery': 10.3},
    {'Part': 'G', 'Value': 10, 'Delivery': 10.1},
    {'Part': 'J', 'Value': 10, 'Delivery': 10.2}
]

df_output = pd.DataFrame(data)

有什么办法吗？

Answer 1

将boolean indexing与Series.mode一起使用，并通过Series.iat求第一个值：

df1 = df[df['Value'].eq(df['Value'].mode().iat[0])]

或按Series.value_counts创建的Series中的第一个索引值进行比较，因为默认情况下，值按计数排序：

df1 = df[df['Value'].eq(df['Value'].value_counts().index[0])]
print (df1)
  Part  Value  Delivery
0    A     10      10.0
2    C     10      10.1
3    D     10      10.3
6    G     10      10.1
9    J     10      10.2

根据发生频率过滤大熊猫栏

1 个答案: