熊猫groupby计数大于1

问题内容：

这肯定是一个简单的问题，但是，这让我有些头疼。

对于以下数据框：

df = pd.DataFrame({'c0': ['a','b','a'],'c1': ['a','bb','a'],'c2':[10,20,30]})
  c0  c1  c2
0  a   a  10
1  b  bb  20
2  a   a  30

如何获得count> 1的输出？

我试过了：

df.groupby(['c0','c1'])['c2'].count()
c0  c1
a   a     2
b   bb    1

要求是：

c0  c1
a   a     2

我在寻找

x = df.groupby(['c0','c1'])['c2'].count()
x[x>1]

即单线回答。

问题答案：

使用GroupBy.transform的系列与原来一样同数据框尺寸：

df1 = df[df.groupby(['c0','c1'])['c2'].transform('count') > 1]

或DataFrame.duplicated用于按列表中的指定列过滤所有重复行：

df1 = df[df.duplicated(['c0','c1'], keep=False)]

如果性能不重要或较小的DataFrame，请使用DataFrameGroupBy.filter：

df1 = df.groupby(['c0','c1']).filter(lambda x: len(x) > 1)