필터 열 개수에 의한 팬더 수와 데이터 쓰기

Question

user_id의 빈도 (2 회 이상 게시 한 사용자)로 필터링하려고하는 위치가 지정된 소셜 미디어 게시물의 데이터 세트가 있습니다. . 나는 이것을 만들고 싶기 때문에 내가 만드는 궤도 데이터를 더 깨끗하게 정리할 수 있습니다.

샘플 코드 :

# 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) 

내가 USER_ID의 수를 얻을하고 그러나 라인 output = [[......data['user_id']==id>1].....에서> (1)을 통과 df[].value_counts()를 사용하여 시도, 작동하지 않았다. 코드에 추가 인수로 user_id의 빈도를 추가하여 해당 사용자에 대한 정보 만 추출 할 수 있습니까?

샘플 데이터 :

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 

Answer 1

가의 필터 기능에 참으로 평가 레코드 만 반환 groupby 다음 filter 방법 해보자. 이 경우 두 개 이상의 레코드가있는 그룹 또는 user_id에 대해 True를 반환합니다.

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

의