如何在“熊猫”栏中有效地创建“其他”类别?[复制品]

我有一个 pandas.DataFrame 如下所示:

print(df)

level   type

'xyz'     1
'abc'     2
'abc'     4
'abc'     3
'xyz'     3
'qwe'     2
'asd'     5
'poi'     1

我想替换 level 具有新值且值计数小于2的列 others .

print(df['level'].value_counts())

abc    3
xyz    2
poi    1
qwe    1
asd    1

在上面的示例中,计数为1的类别,即 qwe, asd, poi 应替换为 其他

预期输出:

    level   type
0   xyz     1
1   abc     2
2   abc     4
3   abc     3
4   xyz     3
5   others  2
6   others  5
7   others  1

我试过什么

cats = []
x = dict(df['level'].value_counts())
for k,v in x.items():
    if v > 1:
        cats.append(k)

df['level'] = [j if j in cats else 'others' for i,j in df['level'].iteritems()]

上面的代码生成预期的输出,但速度太慢。所以我在寻找 更有效的解决方案。