pandas

Question

我一直在使用 User_IDs、DateTime 对象和其他信息处理 DataFrame，例如以下摘录：

User_ID;Latitude;Longitude;Datetime
222583401;41.4020375;2.1478710;2014-07-06 20:49:20
287280509;41.3671346;2.0793115;2013-01-30 09:25:47
329757763;41.5453577;2.1175164;2012-09-25 08:40:59
189757330;41.5844998;2.5621569;2013-10-01 11:55:20
624921653;41.5931846;2.3030671;2013-07-09 20:12:20
414673119;41.5550136;2.0965829;2014-02-24 20:15:30
414673119;41.5550136;2.0975829;2014-02-24 20:16:30
414673119;41.5550136;2.0985829;2014-02-24 20:17:30

我将用户分组为：

g = df.groupby(['User_ID','Datetime'])

然后检查是否没有单个 DataTime 对象：

df = df.groupby('User_ID')['Datetime'].apply(lambda g: len(g)>1)

我获得了以下布尔数据帧：

User_ID
189757330    False
222583401    False
287280509    False
329757763    False
414673119     True
624921653    False
Name: Datetime, dtype: bool

这对我来说很好，只保留 User_ID 具有 True 掩码值。现在我只想保留与 True 值关联的 User_ID 值，并将它们写入一个新的 DataFrame，例如 pandas.to_csv。预期的 DataFrame 将仅包含 User_ID 和多个 DateTime 对象：

User_ID;Latitude;Longitude;Datetime
414673119;41.5550136;2.0965829;2014-02-24 20:15:30
414673119;41.5550136;2.0975829;2014-02-24 20:16:30
414673119;41.5550136;2.0985829;2014-02-24 20:17:30

如何访问每个 User_ID 的布尔值？感谢您的帮助。

Answer 1

将 df.groupby('User_ID')['Datetime'].apply(lambda g: len(g)>1) 的结果分配给一个变量，这样你就可以执行布尔索引，然后使用这个索引来调用 isin 并过滤你的 orig df:

In [366]:

users = df.groupby('User_ID')['Datetime'].apply(lambda g: len(g)>1)
users

Out[366]:
User_ID
189757330    False
222583401    False
287280509    False
329757763    False
414673119     True
624921653    False
Name: Datetime, dtype: bool

In [367]:   
users[users]

Out[367]:
User_ID
414673119    True
Name: Datetime, dtype: bool

In [368]:
users[users].index

Out[368]:
Int64Index([414673119], dtype='int64')

In [361]:
df[df['User_ID'].isin(users[users].index)]

Out[361]:
     User_ID   Latitude  Longitude            Datetime
5  414673119  41.555014   2.096583 2014-02-24 20:15:30
6  414673119  41.555014   2.097583 2014-02-24 20:16:30
7  414673119  41.555014   2.098583 2014-02-24 20:17:30

然后您可以正常调用上面的 to_csv

Answer 2

首先，确保您没有重复的条目：

df = df.drop_duplicates()

然后，算出每个的计数：

counts = df.groupby('User_ID').Datetime.count()

最后，找出索引重叠的地方：

df[df.User_ID.isin(counts[counts > 1].index)]

pandas - 在按 DataFrame 分组后仅保留 True 值

pandas - keep only True values after groupby a DataFrame

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