使用布尔语句和操作原始数据帧

Question

所以，我有一个数据帧，看起来像：

有308个不同的起源城市和12个不同的独特载体

我正试图删除那些唯一航空公司数量不多的城市<；5因此，我执行了以下功能：

现在，我想得到这个结果并处理我的原始数据，df，这样我就可以删除原始城市名称对应的行

我有一个想法，那就是在Python中使用isin（）函数或apply（lambda）函数，但我不熟悉如何使用它。有没有更优雅的方法？谢谢你

Answer 1

^{}就是为了这个

df.groubpy('ORIGIN_CITY_NAME').filter(
    lambda d: d.UNIQUE_CARRIER.nunique() >= 5
)

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然而，继续沿着你试图从中得到结果的脉络

我会用map

mask = df.groubpy('ORIGIN_CITY_NAME').UNIQUE_CARRIER.nunique() >= 5

df[df.ORIGIN_CITY_NAME.map(mask)]

或transform

mask = df.groupby('ORIGIN_CITY_NAME').UNIQUE_CARRIER.transform(
    lambda x: x.nunique() >= 5
)

df[mask]