Pandas 设置值\低于阈值的计数与其他值相同

我想用count设置项目使用with检查是否所有值都被with

keep=False复制：

df['result'] = df.item.where(df.item.duplicated(keep=False), 'other')

或通过以下方式与大于1的值一起使用：

或用于：


与和一起使用：

或使用
Groupby.size
与
合并
：

In [917]: x = df.groupby('item').size().reset_index()

In [919]: ans = df.merge(x)
In [921]: ans['result'] = np.where(ans[0].le(1), 'other', ans.item)

In [923]: ans = ans.drop(0, 1)

In [924]: ans
Out[924]: 
  item result
0    a      a
1    a      a
2    a      a
3    b      b
4    b      b
5    c  other
6    d  other

  item result
0    a      a
1    a      a
2    a      a
3    b      b
4    b      b
5    c  other
6    d  other

df['result'] = df.item.where(df.item.duplicated(keep=False), 'other')

df['result'] = df.item.where(df.groupby('item')['item'].transform('size').gt(1), 'other')

df['result'] = df.item.where(df['item'].map(df['item'].value_counts()).gt(1), 'other')

print (df)
  item result
0    a      a
1    a      a
2    a      a
3    b      b
4    b      b
5    c  other
6    d  other

In [926]: import numpy as np

In [927]: df['result'] = np.where(df.groupby('item')['item'].transform('count').le(1), 'other', df.item)

In [928]: df
Out[928]: 
  item result
0    a      a
1    a      a
2    a      a
3    b      b
4    b      b
5    c  other
6    d  other

In [917]: x = df.groupby('item').size().reset_index()

In [919]: ans = df.merge(x)
In [921]: ans['result'] = np.where(ans[0].le(1), 'other', ans.item)

In [923]: ans = ans.drop(0, 1)

In [924]: ans
Out[924]: 
  item result
0    a      a
1    a      a
2    a      a
3    b      b
4    b      b
5    c  other
6    d  other