英文:
Drop pandas rows based on percentage of valid data
问题
我有一个类似这样的pandas数据帧
| Date_Time | level |
|---|---|
| 2018-02-12 13:22:27 | 5 |
| 2018-02-12 13:17:27 | 7 |
| 2018-02-12 13:12:27 | 2 |
| 2018-02-12 13:07:27 | 6 |
| 2018-02-13 13:12:27 | 4 |
| 2018-02-13 13:17:27 | 5 |
如何使特定日期的条目少于3个时将其删除，即自2018-03-13起，删除<4个条目，并获取此表
| Date_Time | level |
|---|---|
| 2018-02-12 13:22:27 | 5 |
| 2018-02-12 13:17:27 | 7 |
| 2018-02-12 13:12:27 | 2 |
| 2018-02-12 13:07:27 | 6 |
我尝试使用for循环，但运行时间太长。
英文:
I have a pandas data frame that looks like this
| Date_Time | level |
|---|---|
| 2018-02-12 13:22:27 | 5 |
| 2018-02-12 13:17:27 | 7 |
| 2018-02-12 13:12:27 | 2 |
| 2018-02-12 13:07:27 | 6 |
| 2018-02-13 13:12:27 | 4 |
| 2018-02-13 13:17:27 | 5 |
How do I make it so If there is less than 3 entries on a specific date they get removed
i.e since 2018-03-13 < 4 entries remove them and get this table
| Date_Time | level |
|---|---|
| 2018-02-12 13:22:27 | 5 |
| 2018-02-12 13:17:27 | 7 |
| 2018-02-12 13:12:27 | 2 |
| 2018-02-12 13:07:27 | 6 |
I tried using a for loop but that takes too long to run
答案1
得分: 0
你可以使用 groupby 和 transform 来进行 count 操作，然后使用 ge 来获取你想要的行：
df[df.groupby(df['Date_Time'].dt.date)['Date_Time'].transform('count').ge(4)]
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