python-按列数过滤Pandas df并写入数据

我有一个数据集,这些数据集位于地理位置社交媒体中,我试图通过它们按user_id大于1(发布2次或更多次的用户)的频率进行过滤.我想对此进行过滤,以便进一步清理正在创建的轨迹数据.

样例代码：

# Import Data
data = pd.read_csv('path', delimiter=',', engine='python')
#print len(data),"rows"
#print data

# Create Data Fame
df = pd.DataFrame(data, columns=['user_id','timestamp','latitude','longitude'])
#print data.head()

# Get a list of unique user_id values
uniqueIds = np.unique(data['user_id'].values)

# Get the ordered (by timestamp) coordinates for each user_id
output = [[id,data.loc[data['user_id']==id].sort_values(by='timestamp')['latitude','longitude'].values.tolist()] for id in uniqueIds]

# Save outputs
outputs = pd.DataFrame(output)
#print outputs
outputs.to_csv('path', index=False, header=False)

我尝试使用df [].value_counts()来获取user_id的计数,然后在输出= [[…… data [‘user_id’] == id> 1]的行中传递> 1. …但是,那没有用.是否可以将user_id的频率作为附加参数添加到代码中,并仅提取那些用户的信息？

样本数据：

user_id, timestamp, latitude, longitude
478134225, 3/12/2017 9:04, 38.8940974, -77.0276216
478103585, 3/12/2017 9:04, 38.882584, -77.1124701
478073193, 3/12/2017 9:07, 39.00027849, -77.09480086
476194185, 3/12/2017 9:14, 38.8048355, -77.0469214
476162349, 3/12/2017 9:16, 38.8940974, -77.0276216
478073193, 3/12/2017 9:05, 38.8549, -76.8752
477899275, 3/12/2017 9:08, 38.90181532, -77.03733586
477452890, 3/12/2017 9:08, 38.96117237, -76.95561893
478073193, 3/12/2017 9:05, 38.7188716, -77.1542684

解决方法:

让我们尝试对filter方法进行分组,该方法仅返回那些在filter函数中评估为true的记录.在这种情况下,对于具有多个记录的组或user_id,返回True.

df.groupby('user_id').filter(lambda x: x['user_id'].count()>1)