python 某列distinct python distinct count 在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数;例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,1...
By default, a column will have the same number of values as the rows in the dataframe. Hence, this example doesn’t make any sense. However, we can combine theselect()method with thedistinct()method to count distinct values in a column in the pyspark dataframe. Count Distinct Values in ...
Python pandas: How to group by and count unique values based on multiple columns? 0 Python Pandas: Group by and count distinct value over all columns? 1 Count unique values of a column given the values of another column 0 count unique values in groups pandas 0 How to perform groupby ...
select c1,count(distinct(c6)) from tbl where c3>1 group by c3; Python中asq模块可以实现类似的查询,以下用一个示例说明。 #!/usr/bin/env python2.7#-*- encoding: utf-8 -*-importosfromdatetimeimport*importtimefromasq.initiatorsimportquerydeftest1(): src_list= [[6,6,6,3,7,9],[3,1,1,...
1. count:返回集合中文档的数量。 db.friend.count() db.friend.count({'age':24}) 增加查询条件会使count查询变慢。 2. distinct:找出给定键的所有不同的值。 使用时必须指定集合和键: db.runCommand({'distinct':'friend','key':'age'}),返回一个文档,'value'键的值就是这个'age'键的所有不同值组...
用Python实现透视表的value_sum和countdistinct功能 在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数;例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[...
调用这个函数df_value_countdistinct(df,by='a',s='c')得到的结果就是A对应1,B对于1,C对应2,通过set对c列去重后再计数。查资料的过程中发现StackOverflow网站提供的一种解法很优雅,思路就是把根据a列分表的过程直接用df.groupby('a')实现,于是直接写df.groupby('a').c.nunique()或df.groupby('a')....
返回对象是对象列表的: all(), filter(), exclude(), order_by(), reverse(), values(), values_list(), distinct() 返回结果是对象: get(), first(), last() 返回结果是布尔值: exists() 返回数字: count() 数据准备 接着前面的User表,测试数据如下 ...
def df_value_countdistinct(df,by='a',s='c'): keys=set(df[by]) ss={} for k in keys: d=df.loc[df[by]==k] w ss[k]=len(set(d[s])) return ss 调用这个函数df_value_countdistinct(df,by='a',s='c')得到的结果就是A对应1,B对于1,C对应2,通过set对c列去重后再计数。查资料的...
# 需要导入模块: from pyspark.sql import functions [as 别名]# 或者: from pyspark.sql.functions importcountDistinct[as 别名]defis_unique(self):""" Return boolean if values in the object are unique Returns --- is_unique : boolean >>> ...