Count Distinct操作经常与GroupBy结合使用,以计算每个组内的不重复值数量: importpandasaspd# 创建示例数据data={'category':['A','B','A','B','C','A','B'],'product':['X','Y','Z','X','Y','X','Z'],'customer':['C1','C2','C3','C1','C2','C4','C3']}df=pd.DataFrame(dat...
方法一: 多重groupby,较为麻烦 首先利用groupby求出每个月中商家提交订单数 data1 =data.groupby(['month','merchant']).size() data1.head() month merchant 一月122401241125692772dtype:int64 重建索引 data1.reset_index().head() 将重建索引的生成的dataFrame再次groupby data1.reset_index().groupby('month...
FROM: 对应Pandas中的指定数据源 GROUPBY: 对应Pandas中的分组操作 ORDERBY: 对应Pandas中的排序操作 HAVING: 对应Pandas中的筛选分组后的数据 COUNT(): 对应Pandas中的计数操作 DISTINCT: 对应Pandas中的去重操作 WHERE: 对应Pandas中的筛选操作 BETWEEN: 对应Pandas中的范围筛选 IN(): 对应Pandas中的多值筛选这些语...
如果说前面的三个函数主要适用于pandas中的一维数据结构series的话(nunique也可用于dataframe),那么接下来的这两个函数则是应用于二维dataframe。 04 groupby groupby,顾名思义,是用于实现分组聚合统计的函数,与SQL中的group by逻辑类似。例如想统计前面成绩表中各门课的平均分,语句如下: 当然,groupby的强大之处在于,...
示例5:结合groupby使用 importpandasaspd data={'A':['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo','foo'],'B':['one','one','two','three','two','two','one','three'],'C':[1,2,3,4,5,6,7,8],'D':[2,3,4,5,6,7,8,9]}df=pd.DataFrame(data)result=df.groupby('A'...
04 groupby groupby,顾名思义,是用于实现分组聚合统计的函数,与SQL中的group by逻辑类似。例如想统计前面成绩表中各门课的平均分,语句如下: 当然,groupby的强大之处在于,分组依据的字段可以不只一列。例如想统计各班每门课程的平均分,语句如下: 不只是分组依据可以用多列,聚合函数也可以是多个。例如想同时统计各...
对于SQL,可以使用COUNT(DISTINCT 列名)来获取唯一计数。例如,如果要获取某一列的唯一计数,可以使用SELECT COUNT(DISTINCT 列名) FROM 表名。 如果要获取多个列的唯一计数,可以使用GROUP BY子句。例如,SELECT 列名1, 列名2, COUNT(DISTINCT 列名3) FROM 表名 GROUP BY 列名1, 列名2将返回多个列的唯一计数。 示例...
对于Pandas中的Series，nunique、unique和value_counts是基础的聚合统计函数。接下来，我们将探索适用于DataFrame的两个函数：groupby和pivot_table。groupby函数类似于SQL中的group by，用于实现分组聚合统计。通过指定分组依据，我们可以轻松计算各门课程的平均分、各班的平均分等。不仅如此，groupby的强大之处...
#直接根据地区对所有数据进行计数df.groupby("地区").agg("count")#第四种方式:分组统计,和第三种类似df["count"] = 1#多增加一个字段,都标识值为1#按照大区分组,统计每一组中的count字段的sum值!df.groupby("地区").agg({"count":"sum"})#或者直接求和count列df.groupby("地区")["count"].sum()...
GROUP BY, COUNT, ORDER BY 分组操作很简单:可以使用 .groupby 运算符。在SQL和Pandas中,COUNT的语义之间存在细微的差异。在Pandas中,.count会返回non-null / NaN值的数量。要获得与SQL的COUNT相同的结果,需要使用 .size。 下面,我们对多个字段进行分组。Pandas 默认情况下,会对列表中相同字段上的内容进行排序,因...