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