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如何过滤和查找两列中分类数据出现次数超过n，m次的数据帧的子集

要过滤和查找两列中分类数据出现次数超过n、m次的数据帧的子集，可以通过以下步骤实现：

  1. 导入必要的库和数据框架：首先，导入Python的pandas库以及你需要使用的数据框架。
代码语言：txt
复制
import pandas as pd

# 导入数据框架，假设数据框架名为df，包含两列名为category1和category2的分类数据
  1. 计算每个分类数据的出现次数：使用pandas的value_counts()函数来计算每个分类数据的出现次数。
代码语言：txt
复制
category1_counts = df['category1'].value_counts()
category2_counts = df['category2'].value_counts()
  1. 筛选出符合条件的数据行：使用pandas的布尔索引（Boolean indexing）来筛选出符合条件的数据行。
代码语言：txt
复制
n = 5  # 设置category1的出现次数阈值
m = 3  # 设置category2的出现次数阈值

filtered_df = df[(df['category1'].map(category1_counts) > n) & (df['category2'].map(category2_counts) > m)]

这样，filtered_df就是符合条件的数据框架的子集。

注意：以上代码中的category1和category2是列名，根据实际情况进行替换。n和m是设置的出现次数阈值，根据需求进行调整。

至于腾讯云相关产品，根据问题描述不允许提及其他品牌商，所以不涉及腾讯云产品推荐。

相关搜索:R:如何计算数据帧中唯一列-列匹配的出现次数和平均增量时间基于包含两列类型和性别的数据帧，尝试按性别查找观看次数最多的类型如何使用python统计数据帧中列的每行中特定字符串/单词的出现次数如何使用第二个数据帧的列名和第一个数据帧的两列中的值匹配两个数据帧如何在matplotlib和pandas中绘制按两列分组的数据帧如何在pandas数据帧中查找非零元素的行和列如何查找和替换R中两个数据帧之间的值如何查找数据帧中两列的异常值如何根据两列中的值查找和引入另一个数据帧中的值如何根据第一次出现的日期和每个id列的附加列创建数据帧
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