3.2 结合GroupBy的Count Unique操作 Count Unique操作经常与GroupBy一起使用,以计算每个组中唯一值的数量: importpandasaspd# 创建示例数据框df=pd.DataFrame({'Category':['A','B','A','B','A','C','B','C'],'SubCategory':['X','Y','X','Z','Y','Z','Y','X'],'Value':[1,2,1,3...
这个例子展示了如何使用nunique()方法计算’name’列中唯一值的数量。 3.2 多列Unique Count importpandasaspd# 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob','Alice'],'city':['New York','London','Paris','New York','London','Paris'],'category':['A','B','A','B'...
使用GroupBy和计数 如果你想要在每个分组内计算总数(不考虑去重),你可以使用size()方法或count()方法(注意count()会排除NA值)。 total_counts = df.groupby('Department').size() print(total_counts) 输出: Department Finance 2 HR 3 IT 2 dtype: int64 结论 虽然GroupBy本身不直接提供去重功能,但结合nuniqu...
# 可单个或多个([])列分组#按A列分组求出A,B列的个数grouped = df.groupby(["A"])n = grouped.agg({"A": ["count", pd.Series.unique], "B": pd.Series.nunique})print(n) 分组- 可迭代对象 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 ...
方法4 使用单个的groupby,聚合使用nunique方法 data4 = data.groupby(['month']).agg({'merchant': pd.Series.nunique}) data4.reindex(['一月','二月','三月','四月','五月','六月','七月','八月','九月','十月','十一月','十二月']).reset_index() ...
除了上面的聚合函数,我们还可以使用numpy库的方法,比如unique(不同的元素)、nunique(不同元素的个数,count是统计全部)等,下面会结合实际的例子来说明。 agg聚合操作 聚合操作是通过agg来完成的,可以指定一个列或者多个列分别使用不同的聚合函数来聚合。
汇总包括统计,描述数据帧中存在的所有数据。我们可以使用describe()方法总结数据框中的数据。此方法用于从数据帧中获取min、max、sum、count值沿着该特定列的数据类型。 describe():此方法详细说明数据类型及其属性。 dataframe_name.describe() unique():此方法用于从给定列中获取所有唯一值。
result = df.groupby(['G', 'User'])['C'].value_counts() yields G User 1 111 ar 1 112 es 2 2 112 es 1 113 es 1 3 113 es 2 4 114 es 1 dtype: int64 This counts each occurrence of ar and es. We really only want to count unique occurrences, so let's set each value ...
pandas groupby 计算unique值,其中第一个Para['uniCount'], 运行为nan, 2 成功了,写法都一样 帮忙看下哪里错了, 或者换种写法? 1.para['uniCount'] = dfpartable.groupby('Par', as_index=True).apply(lambda x: x.Value.nunique()) 2.paraStep['uniCount'] = dfpartable.groupby(['Par','Step'...
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: ...