Python 选择具有特定订单数量的用户

我有一个带有

user\u id

和

order\u number

列的数据框<代码>订单号告诉用户第n个订单。我想选择已经完成一定数量订单的用户

示例数据帧：

user_id order_number
0   1   1
1   1   2
2   1   3
3   2   1
4   2   2
5   3   1
6   3   2
7   3   3

输出：

[1,3]

输出应该是

user\u id

[1,3]

，因为他们完成了3个订单，但2个只完成了2个订单

我正在努力：

（df.groupby（['user\u id']）['order\u number'].max（）=3）

---

这给了我布尔级数，但如何选择只有真值的索引？

执行此操作的一般方法是使用或：

对于本例，您不必获得另一列的最大值，您只需计算它们，正如@Steven所建议的：

df.groupby('user_id',as_index=False).count().query("order_number==3")

或者如@Wen所言：

df['user_id'].value_counts().loc[lambda x: x==3]

---

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执行此操作的一般方法是使用或：

对于本例，您不必获得另一列的最大值，您只需计算它们，正如@Steven所建议的：

df.groupby('user_id',as_index=False).count().query("order_number==3")

或者如@Wen所言：

df['user_id'].value_counts().loc[lambda x: x==3]

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可能还应该显示一个使用

count（）

的示例，因为这是一个更可靠的解决方案（尽管它不是要求的），谢谢。不知道我们也可以在

.loc[]

中使用lambda函数，也可以使用

.query（）

函数。@techytushar使用

count

over

max

的好处是，如果您的数据不正确（例如，给定用户的订单号为1、2、4），您仍然可以用3个不同的订单匹配用户（

count（）

for

[1,2,4]

是

3

）。感谢@StevenMoseley提供的见解，这确实是真的。我将使用

count（）

然后。我正在Kaggle上处理InstaCart数据集。请稍候，为什么不使用value\u counts？~：-）可能还会显示一个使用

count（）

的示例，因为这是一个更可靠的解决方案（尽管它不是所要求的），所以对此表示感谢。不知道我们也可以在

.loc[]

中使用lambda函数，也可以使用

.query（）

函数。@techytushar使用

count

over

max

的好处是，如果您的数据不正确（例如，给定用户的订单号为1、2、4），您仍然可以用3个不同的订单匹配用户（

count（）

for

[1,2,4]

是

3

）。感谢@StevenMoseley提供的见解，这的确是事实。我将使用

count（）

然后。我正在Kaggle上处理InstaCart数据集。请稍候，为什么不使用value\u counts？~：-）