python-3.x - 根据熊猫数据框中的某些条件过滤行

Question

我有一个数据由三列组成：- 奖励日期（R_date），奖励名称（R_Name）和员工姓名（E_Name），我想要的是让那些在特定年份获得相同奖励三次或三次以上的员工. 在熊猫中，我想编写代码。如果有人知道，请帮忙。

例如

我的数据

E_Name	R_Name	R_日期
一个	R10	2019-02-02
一个	R10	2020-02-02
一个	R5	2020-02-02
一个	R10	2020-04-02
一个	R10	2020-12-12
乙	R5	2020-07-03
乙	R5	2020-10-11
C	R10	2020-03-01
C	R5	2020-05-02
D	R5	2019-02-02
D	R2	2019-03-02
D	R5	2019-02-05
D	R5	2019-06-02
D	R5	2020-03-04

输出

E_Name	R_Name	年	奖励计数
一个	R10	2020	3
D	R5	2019	3

这是我的第一篇文章..如果我在解释问题时犯了任何错误，请告诉我

标签： python-3.xpandasdataframe

Answer 1

您可以使用以下代码获得所需的内容，按步骤分解：

使用以下方法在新列中获取年份dt.year：

df['year'] = df['R_date'].dt.year

groupby使用和的合并创建具有“Reward_Count”的列transform：

df['Reward Count'] = df.groupby(['E_Name','year','R_Name'])['R_Name'].transform('count')

通过让人们获得 >= 3 个奖励来获得您想要的输出，并使用以下方法删除重复项drop_duplicates()：

output = (df[df['Reward Count'] >= 3]).drop_duplicates('E_Name')

print(output)

  E_Name R_Name     R_date  year  Reward Count
1      A    R10 2020-02-02  2020             3
9      D     R5 2019-02-02  2019             3