Python Pandas中的数据筛选问题，求大神赐教

比方说现在DF表中有一个类别字段’type‘，类别字段’type‘里有100多种类别

由于部分类别的数据量太少，我想清除掉，只留下df.type.value_count()大于100的数据

df.loc[df.type.value_count()>100]会出现报错：

IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match).

查了很多相关的文章，但都解决不了问题

请问大神们怎么操作可以实现我上述的要求

.value_count()是个统计值，不包含df 的index，也许无法使用df.loc，可以把原文件举例放出，结果要求放出来看看
dict(df['type'].value_counts()可以试试看

temp=df['type'].value_counts()
target=temp[temp>100]
df[df['type'].isin(target.index)]

sheeboard 发表于 2021-11-23 19:49
temp=df['type'].value_counts()
target=temp[temp>100]
df[df['type'].isin(target.index)]

我最后也是用这个方法实现的，但是在想还有没有一些更便捷的，比方说一行代码解决这种

HaeJoo 发表于 2021-11-27 15:32
我最后也是用这个方法实现的，但是在想还有没有一些更便捷的，比方说一行代码解决这种 ...

df.groupby('type').filter(lambda x: len(x)>100).type

不过这个速度没上面那个快。
参考连接 https://blog.softhints.com/panda ... ts-of-value_counts/

sheeboard 发表于 2021-11-27 20:38
df.groupby('type').filter(lambda x: len(x)>100).type

不过这个速度没上面那个快。

感谢，学到了