这篇教程Pandas 实现分组计数且不计重复写得很实用,希望能帮到您。 在对dataframe进行分析的时候会遇到需要分组计数,计数的column中属性有重复,但又需要仅对不重复的项计数(即重复N次出现的项只计1次)。 函数如下: dataframe.groupby([‘分组的列名']).需要计数的列名.nunique() 举例:数组“data”如下: StoreID | Sales | SalesDate | Channel | A | 100 | 2018/1/1 | 01 | A | 90 | 2018/1/1 | 02 | A | 110 | 2018/1/2 | 01 | B | 82.2 | 2018/1/1 | 01 | B | 90 | 2018/1/2 | 02 | 如果要按StoreID来统计每一家店的营业日期数(可以通过不计重复的count “SalesDate”来完成) 代码如下: data.groupby(['StoreID']).SalesDate.nunique() 补充:pandas 统计分组内不重复计数 在数据分析中的数据处理过程中,经常需要对数据进行分组计数,看下下面这组数据 
数据中name 为C 的有三行,其中有2个code是重复的 目标:按name 分组,统计每组中code的不重复数量 df.groupby('name')['code'].nunique()# 以name 分组后,统计code的不重复数目 结果如下: 
排序df.groupby('name')['code'].nunique().sort_values(ascending=False)# 以name 分组后,统计code的不重复数目 以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持51zixue.net。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。 利用pandas按日期做分组运算的操作 PyTorch数据读取的实现示例 |