如果'id‘出现少于2次，则删除pandas dataframe中的行

在pandas中，可以使用value_counts()函数来统计每个元素在DataFrame中出现的次数。根据题目要求，我们可以使用该函数来统计'id'列中每个元素出现的次数，并筛选出出现次数少于2次的行。

以下是完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用value_counts()函数来统计每个元素在DataFrame中出现的次数。根据题目要求，我们可以使用该函数来统计'id'列中每个元素出现的次数，并筛选出出现次数少于2次的行。

首先，我们需要导入pandas库并读取数据到DataFrame中：

import pandas as pd

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用value_counts()函数来统计'id'列中每个元素出现的次数，并将结果保存到一个新的DataFrame中：

# 统计'id'列中每个元素出现的次数
id_counts = df['id'].value_counts().reset_index()

# 重命名列名
id_counts.columns = ['id', 'count']

然后，我们可以使用merge()函数将原始DataFrame和id_counts DataFrame进行合并，根据'id'列进行匹配：

# 合并DataFrame
merged_df = pd.merge(df, id_counts, on='id')

最后，我们可以使用布尔索引来筛选出出现次数少于2次的行，并将其从DataFrame中删除：

# 筛选出出现次数少于2次的行
filtered_df = merged_df[merged_df['count'] >= 2]

# 删除出现次数少于2次的行
final_df = df.drop(filtered_df.index)

以上就是根据题目要求，使用pandas删除DataFrame中出现次数少于2次的行的完善且全面的答案。

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