带条件的数据帧组

Question

我有一个三维数据框，x和y与时间为三维。 这些数据是在不同时间拍摄的5组卫星图像。 x和y表示每个像素

 x        y              time       SIPI       classif
7.620001 -77.849990     2018-04-07  1.011107    2.0
                        2018-10-14  1.023407    2.0
                        2018-12-28  0.045107    3.0
                        2020-01-10  0.351107    2.0
                        2018-06-29  0.351107    2.0
         -77.849899     2018-04-07  1.010777    8.0
                        2018-10-14  0.510562    2.0
                        2018-12-28  1.410766    4.0
                        2020-01-10  1.010666    8.0
                        2018-06-29  2.057068    8.0
         -77.849809     2018-04-07  0.986991    1.0
                        2018-10-14  0.986991    8.0
                        2018-12-28  0.986991    5.0
                        2020-01-10  0.984791    5.0
                        2018-06-29  0.986991    3.0
         -77.849718     2018-04-07  0.975965    10.0
                        2018-10-14  0.964765    7.0
                        2018-12-28  0.975965    10.0
                        2020-01-10  0.975965    10.0
                        2018-06-29  0.975965    3.0
         -77.849627     2018-04-07  1.957747    2.0
                        2018-10-14  0.132445    6.0
                        2018-12-28  0.589677    2.0
                        2020-01-10  1.982445    2.0
                        2018-06-29  3.334456    7.0

我需要对数据进行分组，作为新列，我需要“classif_rf”列中的值，这是5个数据集中最常见的列。这些值是介于1和10之间的整数。我想添加一个条件，只添加高于3的频率

 x          y           classif
7.620001 -77.849990     2.0
         -77.849899     8.0
         -77.849809     Na
         -77.849718     10.0
         -77.849627     2.0

因此，我需要数据帧，其中每个像素有一个最高频率的值，当频率低于3时，应该有一个NA值

pandas.groupby函数可以这样做吗？我考虑过value_counts（），但我不确定如何在我的数据集中实现它

提前谢谢你

Answer 1

下面是一个笨拙的方法：

# Get the modes per group and count how often they occur
df_modes = df.groupby(["x", "y"]).agg(
    {
        'classif': [lambda x: pd.Series.mode(x)[0], 
                    lambda x: sum(x == pd.Series.mode(x)[0])]
    }
).reset_index()
# Rename the columns to something a bit more readable
df_modes.columns = ["x", "y", "classif_mode", "classif_mode_freq"]
# Discard modes whose frequency was less than 3
df_modes.loc[df_modes["classif_mode_freq"] < 3, "classif_mode"] = np.nan

现在df_modes.drop("classif_mode_freq", axis=1)将返回

          x          y  classif_mode
0  7.620001 -77.849990           2.0
1  7.620001 -77.849899           8.0
2  7.620001 -77.849809           NaN
3  7.620001 -77.849718          10.0
4  7.620001 -77.849627           2.0