Python 数据帧中的过滤

我将导演的烂番茄分数与以下内容进行分组：

director_counts = bigbadpanda.groupby(["Director"]).size().order(ascending = False)

print director_counts ---> 

Director
Woody Allen             44
Alfred Hitchcock        38
Clint Eastwood          32
Martin Scorsese         29
Steven Spielberg        29
Sidney Lumet            25
...

问题： 对于我来说，哪种最好的方式可以让导演们筛选出2部以上的电影

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按每位导演的平均电影数进行过滤，这样做行吗

bigbadpanda.groupby（[“Director”]）.size（）.mean（）

）

我根据您的信息创建的数据

Director,Movies
Woody Allen,44
Alfred Hitchcock,38
Clint Eastwood,32
Someone,2
Someone else,1

只需这样做：

df = pd.read_csv('data.txt')

print(df[df.Movies > 2])

输出：

           Director  Movies
0       Woody Allen      44
1  Alfred Hitchcock      38
2    Clint Eastwood      32

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你能在这里发布源数据吗？可能有一种更为优化的方法来完成您的工作。我刚刚在“过滤”下查看了文档。试试这个：

director\u counts.groupby（director\u counts[“director”]）。filter（lambda:x:x>2）

用于按>2部电影进行筛选。我将在一秒钟内对此进行补充