在数据框中查找一列中条件值的出现并计数另一列中的值

Question

我有一个数据框，其中包含用户ID，星期数和X列，如下所示：

如果X大于3，我要按userId分组，持续3周。

我曾尝试在熊猫中使用groupby和lambda，但我被困住了

weekly_X = df.groupby(['Userid','Week #'], as_index=False)

UserIds Week  X
123      14   3
123      15   4
123      16   7
123      17   2
123      18   1
456      14   4
456      15   5
456      16   11
456      17   2
456      18   6

我希望得到的结果是一个包含用户456和情况发生几周的数据框。

Answer 1

df_3 = df.groupby('UserIds').apply(lambda x: (x.X > 3).sum() > 3).to_frame('ID_want').reset_index()
df = df[df.UserIds.isin(df_3.loc[df_3.ID_want == 1,'UserIds'])]

Answer 2

使用汇总的3获取更大的值，例如sum，然后过滤更大的值，例如3：

s = df['X'].gt(3).astype(int).groupby(df['UserIds']).sum()

out = s[s.gt(3)].reset_index(name='count')
print (out)
   UserIds  count
0      456      4