Python条件聚合

我有一个大于3000个类别标签的大数据框。我想根据groupby计数有选择地重新编码标签。这就像Excel中的条件替换。例如：

ID Label   
1  cat  
2  dog  
3  cat  
4  cat  
5  dog  
6  bird 

每一个的计数：

cat: 3  
dog: 2  
bird: 1   

cat: 3  
other: 3  

---

逻辑：如果计数此代码使用

pd.DataFrame.where（）

而不是

np.where（）

，并在一行中执行：

df.Label = df.Label.where(df.groupby('Label')['Label'].transform('count') > 2, 'other')
print(df)

---

熊猫是数据帧吗？是的。这些都是用熊猫做的。很抱歉上面的格式错误，让我尝试修复它。

df['Label'] = df.groupby('Label')['Label'].transform('count')
df['New_Label'] = np.where(df.label <= 2, 'other', df.label)

df.Label = df.Label.where(df.groupby('Label')['Label'].transform('count') > 2, 'other')
print(df)

     Label
ID       
1      cat
2    other
3      cat
4      cat
5    other
6    other