Python 根据groupby条件删除数据帧行

我有一个熊猫数据框，如下所示

    text    name    target
0   str1    name1   1
1   str1    name2   3
2   str1    name2   3
3   str2    name1   2
4   str2    name1   2
5   str2    name1   4
6   str3    name3   3

我需要删除那些目标类只出现一次的行。在这种情况下，行索引

0

和

5

需要删除，因为

1

和

4

只出现一次

我在下面查看并尝试：

df[df.groupby(['target']).transform('sum') > 1]

---

但这似乎不起作用。有人能提出建议吗？

希望这足够了：过滤掉目标计数不大于1的行

df.groupby('target').filter(lambda x: x.count().gt(1).any())

    text    name    target
1   str1    name2   3
2   str1    name2   3
3   str2    name1   2
4   str2    name1   2
6   str3    name3   3

---

希望这样就足够了：过滤掉目标计数不大于1的行

df.groupby('target').filter(lambda x: x.count().gt(1).any())

    text    name    target
1   str1    name2   3
2   str1    name2   3
3   str2    name1   2
4   str2    name1   2
6   str3    name3   3

---

您可以使用

值\u计数

、映射和筛选：

print(df[df.target.map(df.target.value_counts()).gt(1)])

输出：

   text   name  target
1  str1  name2       3
2  str1  name2       3
3  str2  name1       2
4  str2  name1       2
6  str3  name3       3

---

您可以使用

值\u计数

、映射和筛选：

print(df[df.target.map(df.target.value_counts()).gt(1)])

输出：

   text   name  target
1  str1  name2       3
2  str1  name2       3
3  str2  name1       2
4  str2  name1       2
6  str3  name3       3