求助一个关于pandas的问题
如图，，我想删掉一些款式，就是把“数量”这一列中，只要同一款式~超过3个有数据的~就把整个款都删掉，，像图里就是把：1001、1003，这两个有三个非空的款给整款删掉，，用PANDAS该怎么解决，{:5_107:} 你可以使用Pandas中的groupby函数和size函数来实现这个功能。首先，根据款式进行分组，然后计算每个款式在数量列中的非空值数量。接下来，通过筛选条件来选择需要删除的款式，最后使用drop函数删除这些款式。下面是一个代码示例：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据表
data = {
'款式': ['1001', '1001', '1001', '1002', '1002', '1002', '1003', '1003', '1003'],
'数量':
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算每个款式在数量列中的非空值数量
counts = df.groupby('款式')['数量'].count()
# 选择需要删除的款式
to_delete = counts.index
# 删除这些款式的所有行
df = df[~df['款式'].isin(to_delete)]
print(df)
输出结果为：
款式 数量
310024.0
41002NaN
510026.0
在这个例子中，款式1001和1003被成功删除了，因为它们在数量列中有三个或更多个非空值。而款式1002没有被删除，因为它只有两个非空值。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 从数据中移除了款式为1001和1003的行，因为它们在“数量”这一列中有超过3个非空的数据。
处理后的数据包括款式1002、1004和1005，这些款式的“数量”列中非空的数据没有超过3个。
以下是经过筛选的DataFrame内容：
代码：
import pandas as pd
# 从实际的CSV文件或其他数据源中加载DataFrame
# df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 这里创建一个示例DataFrame来模拟用户提供的数据
data = {
'款式': ,
'颜色': ['红', '蓝', '绿', '黄', '黑', '红', '蓝', '绿', '黑', '红', '蓝', '绿', '黑', '红', '蓝', '绿', '黑', '红', '蓝', '绿'],
'数量':
}
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 筛选出数量非空的行
df_not_null = df.notnull()]
# 统计每个款式数量非空的次数
count_non_null = df_not_null.groupby('款式').size()
# 找出数量非空次数超过3次的款式
to_remove = count_non_null.index
# 删除这些款式的所有行
df_filtered = df[~df['款式'].isin(to_remove)]
# 输出处理后的DataFrame
print(df_filtered)
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