Pandy wybrać wiersze jeśli ID pojawiają się kilka razy

Question

Mam tabeli tak:

CustID Purchase Time 
A  Item1  01/01/2011 
B  Item2  01/01/2011 
C  Item1  01/02/2011 
A  Item2  03/01/2011 

Chciałbym zaznaczyć wiersze z custid pojawić się więcej niż 1 na stole.

Answer 1

To może działać:

counts = df['CustID'].value_counts() 
df[df['CustID'].isin(counts.index[counts > 1])] 

Wynik:

CustID Purchase  Time 
0  A Item1 01/01/2011 
3  A Item2 03/01/2011 

Answer 2

Zastosowanie filter

df.groupby('CustID').filter(lambda x: len(x) > 1) 

CustID Purchase  Time 
0  A Item1 01/01/2011 
3  A Item2 03/01/2011 

Answer 3

df[df['CustID'].duplicated(keep=False)] 

Odszukuje wiersze w ramce danych, w których istnieją duplikaty w kolumnie CustID. keep=False mówi funkcję duplicated oznaczyć wszystkie zduplikowane wiersze jako True (a nie tylko pierwszy lub ostatni z nich):

CustID Purchase  Time 
0  A Item1 01/01/2011 
3  A Item2 03/01/2011 

EDIT

Patrząc na docs dla duplicated wygląda jak można również zrobić:

df[df.duplicated('CustID', keep=False)] 

Choć wydaje się to być około 100 mikrosekund wolniej niż oryginał (458 ms vs. 545 mikrosekund na podstawie przykładowego dataframe)