Python 基于数据帧中的计数从数据帧中排除组

我有一个数据框

df

，其中我根据foll计算了每组的数量。代码：

df[['作物类型'，'收获季节]].groupby（['作物类型'，'收获季节]]）.agg（['count']）

此代码的输出是上面的数据帧

---

如何从计数小于30的原始数据帧中排除组？

您可以更改逻辑-如果组的计数大于或等于

30

，请按in选择所有行，以便在

系列中重复聚合计数，并使用与原始
数据帧
相同的大小，因此可能通过以下方式进行过滤：

这回答了你的问题吗？如果您查看第一个答案的多个条件部分，只需使用其中的一半检查<30否它不回答，我正在使用groupby操作的计数结果从原始DataFrameThank中排除行！为什么你做了
df[df.groupby（['Crop Type'，'Harvest seasure']）['Crop Type'].transform（'count'）.ge（30）]
df[df.groupby（['Crop Type'，'Harvest seasure']）['Crop Type'，'Harvest seasure'].transform（'count'）.ge（30）]

@user308827-因为如果使用

df groupby（['Crop Type'，'Harvest seasure']）['Crop Type'，'Harvest seash']）['.transform（'count'）

获取输出2列数据帧，因为只需要使用过滤器

系列

。因此，如果使用

df.groupby（['Crop Type'，'Harvest seasure']）['Crop Type'，'Harvest seasure'].transform（'count'）.ge（30）

获取具有行中相同值的布尔数据帧（如果没有丢失数据，因为

count

排除它们）

                             Attribute
                                 count
Crop Type     Harvest Season
Barley        Spring                25
Corn (Grain)  Spring               655
              Winter                 1
Corn (Silage) Spring                 6
Cotton        Spring                 5
Peas          Spring                 3
Canola        Spring               169
              Winter               164
Soybeans      Spring               541
              Winter                 2
Sugar beet    Spring                82
Sunflower     Spring               637
              Winter                 1
Wheat         Spring               253
              Winter               451

df[df.groupby(['Crop Type', 'Harvest Season'])['Crop Type'].transform('count').ge(30)]