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Pandas 實(shí)現(xiàn)分組計(jì)數(shù)且不計(jì)重復(fù)

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在對(duì)dataframe進(jìn)行分析的時(shí)候會(huì)遇到需要分組計(jì)數(shù),計(jì)數(shù)的column中屬性有重復(fù),但又需要僅對(duì)不重復(fù)的項(xiàng)計(jì)數(shù)(即重復(fù)N次出現(xiàn)的項(xiàng)只計(jì)1次)。

函數(shù)如下:

dataframe.groupby([‘分組的列名']).需要計(jì)數(shù)的列名.nunique()

舉例:

數(shù)組“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來(lái)統(tǒng)計(jì)每一家店的營(yíng)業(yè)日期數(shù)(可以通過(guò)不計(jì)重復(fù)的count “SalesDate”來(lái)完成)

代碼如下:

data.groupby(['StoreID']).SalesDate.nunique()

補(bǔ)充:pandas 統(tǒng)計(jì)分組內(nèi)不重復(fù)計(jì)數(shù)

在數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)處理過(guò)程中,經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組計(jì)數(shù),看下下面這組數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)中name 為C 的有三行,其中有2個(gè)code是重復(fù)的

目標(biāo):

按name 分組,統(tǒng)計(jì)每組中code的不重復(fù)數(shù)量

df.groupby('name')['code'].nunique()
# 以name 分組后,統(tǒng)計(jì)code的不重復(fù)數(shù)目

結(jié)果如下:

排序

df.groupby('name')['code'].nunique().sort_values(ascending=False)
# 以name 分組后,統(tǒng)計(jì)code的不重復(fù)數(shù)目

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

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