如何在只使用value_counts選擇（）的行返回原始數據幀

from pandas import Series, DataFrame 
import pandas as pd 
%pylab inline 

df=pd.read_csv('NYC_Restaurants.csv', dtype=unicode)

original df

我使用的掩模，以分離出所需的行（那些僅出現一次在列）

mask = df['DBA'].value_counts()[df['DBA'].value_counts() == 1]

其產生預期的結果

但是，使用df[mask]會產生一個奇怪的數據幀，第一列重複多次;相對於回饋原始數據幀只與選擇的行

Output from using mask

2016-07-24 Amanda C

你可以添加代碼來初始化你的數據框嗎？ –

請不要使用PNG的數據或表格。 – Merlin

from pandas import系列，DataFrame 將pandas導入爲pd ％pylab inline df = pd.read_csv（'NYC_Restaurants.csv'，dtype = unicode） –

代替使用value_counts（）;我用groupby提供了我正在尋找的東西。

mask = df.groupby("DBA").filter(lambda x: len(x) == 1)

2016-07-24 22:54:58

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