Python pandas查找每个组中满足特定条件的行的索引，并为这些行赋值

我有一个

df

name_id name
1       a
2       b
2       b
3       c
3       c
3       c

name_id name
-1       a
 2       b
 2       b
 3       c
 3       c
 3       c

现在我想

groupby

name\u id

并将

-1

分配给组中长度为1或<2的行

    one_occurrence_indices = df.groupby('name_id').filter(lambda x: len(x) == 1).index.tolist()

    for index in one_occurrence_indices:
        df.loc[index, 'name_id'] = -1

我想知道做这件事最好的方法是什么。因此结果

df

name_id name
1       a
2       b
2       b
3       c
3       c
3       c

name_id name
-1       a
 2       b
 2       b
 3       c
 3       c
 3       c

与

loc一起使用

：

df.loc[df.groupby('name_id')['name_id'].transform('size') == 1, 'name_id'] = -1

备选方案是：

此外，如果需要测试副本，请使用：

使用：

使用：

lens=df.groupby（'name_id'）['name'].transform（len）
df['name_id'].遮罩（镜头<2，-1，在位=真）
打印（df）
姓名
0-1 a
1.2 b
2 b
3 c
4.3 c
5.3 c

df.name_id*=(df.groupby('name_id').name.transform(len)==1).map({True:-1,False:1})
df
Out[50]: 
   name_id name
0       -1    a
1        2    b
2        2    b
3        3    c
4        3    c
5        3    c

lens = df.groupby('name_id')['name'].transform(len)

df['name_id'].mask(lens < 2, -1, inplace=True)

print(df)

   name_id name
0       -1    a
1        2    b
2        2    b
3        3    c
4        3    c
5        3    c