分组，大熊猫

Question

select df.id, count(distinct airports) as num
from df
group by df.id
having count(distinct airports) > 3

我正在尝试在Python pandas中执行上述操作。我尝试了filter，nunique，agg的不同组合，但没有任何效果。有什么建议？

例如： DF

df   
id     airport
1      lax
1      ohare
2      phl
3      lax
2      mdw
2      lax
2      sfw
2      tpe

所以我希望结果是：

id     num
2      5

Answer 1

您可以将SeriesGroupBy.nunique与boolean indexing或query：

一起使用

s = df.groupby('id')['airport'].nunique()
print (s)
id
1    2
2    5
3    1
Name: airport, dtype: int64

df1 = s[s > 3].reset_index()
print (df1)
   id  airport
0   2        5

或者：

df1 = df.groupby('id')['airport'].nunique().reset_index().query('airport > 3')
print (df1)
   id  airport
1   2        5

Answer 2

使用groupby和count：

df_new = df.groupby('id').count()

过滤器：

df_new = df_new[(df_new['airport'] > 3)]