2.2 结合GroupBy使用 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']}...
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...
在使用pandas的groupby函数时,可能会遇到distinct计算不起作用的情况。这是因为pandas的groupby函数默认对分组后的数据进行聚合操作,而不是计算distinct值。 要解决这个问题,可以使用groupby函数的agg方法,结合nunique函数来计算distinct值。nunique函数可以计算每个分组中的唯一值数量。以下是解决方案的示例代码: 代码语言:tx...
number of unique,用于统计各列数据的唯一值个数,相当于SQL语句中的count(distinct **)用法。nunique()既适用于一维的Series也适用于二维的DataFrame,但一般用于Series较多,此时返回一个标量数值,表示该series中唯一值的个数。 例如,想统计前面数据表中开课的个数,则可用如下语句: 02 unique nunique用于统计唯一值...
number of unique,用于统计各列数据的唯一值个数,相当于SQL语句中的count(distinct **)用法。nunique()既适用于一维的Series也适用于二维的DataFrame,但一般用于Series较多,此时返回一个标量数值,表示该series中唯一值的个数。 例如,想统计前面数据表中开课的个数,则可用如下语句: ...
#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()...
参考:pandas agg distinct count 在数据分析中,经常需要对数据进行汇总统计,其中一个常见的需求是计算某些列的不重复(唯一)值的数量。Pandas库提供了强大的数据处理能力,其中agg()函数是一个非常有用的工具,可以用来执行多种统计聚合操作,包括去重计数(distinct count)。本文将详细介绍如何在Pandas中使用agg()函数来进...
groupby(by=df.pf).ip.nunique() # groupby distinct, 分组+去重数 df.groupby(by=df.pf).ip.value_counts() # groupby 分组+去重的值及数量 df.groupby('name').agg(['sum', 'median', 'count']) 数据合并 # 合并拼接行 #将df2中的行添加到df1的尾部 df1.append(df2) # 指定列合并成一个...
df["User_ID"].drop_duplicates(keep='first').count() 2、计算某列有多少个不同的重复值 df['User_ID'].nunique() 6、分组函数(类似sql中group by) 1、按照1个字段分组 df.groupby('key1').order.mean() 2、按照2个字段分组 df.groupby(['month','chty']).order.mean() ...
groupby()通常指的是这样一个过程:我们希望将数据集拆分为组,应用一些函数(通常是聚合),然后将这些组组合在一起: 常见的SQL操作是获取数据集中每个组中的记录数。 Pandas中对应的实现: 注意,在Pandas中,我们使用size()而不是count()。这是因为count()将函数应用于每个列,返回每个列中的非空记录的数量。具体如...