极客笔记Pandas中使用agg和count进行去重统计
在数据分析中，经常需要对数据进行聚合分析和统计，以便更好地理解数据集的特征和趋势。Pandas是Python中一个强大的数据处理库，它提供了丰富的数据结构和函数，使得数据处理变得更加简便。本文将详细介绍如何在Pandas中使用agg和count函数进行去重统计。
1. Pandas简介
Pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
2. DataFrame和Series
Pandas中主要有两种数据结构：DataFrame和Series。DataFrame是一个二维标签数据结构，你可以把它想象成一个excel表格或者数据库中的一张表，它通常是异质性的。Series是一种一维的数据结构，可以被看作是DataFrame的一个单独的列。Series可以存在于DataFrame之中，也可以独立存在。
3. 使用agg进行数据聚合
agg是aggregate的缩写，该函数的功能是聚合。使用这个函数可以让我们非常灵活地对数据进行聚合操作。可以通过传递一个函数或者一组函数来进行聚合，还可以对不同的列使用不同的聚合函数。
示例代码1：单列聚合
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4],
'B': ['pandasdataframe.com']*10}
df = pd.DataFrame(data)
result = df.agg({'A': 'nunique'})
print(result)
Output:
示例代码2：多列聚合
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4],
'B': ['pandasdataframe.com']*10,
'C': [5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
result = df.agg({'A': 'nunique', 'C': 'nunique'})
print(result)
Output:
示例代码3：使用自定义函数聚合
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4],
'B': ['pandasdataframe.com']*10}
df = pd.DataFrame(data)
result = df.agg({'A': lambda x: x.nunique()})
print(result)
Output:
4. 使用count和nunique进行去重统计
在Pandas中，count函数用于计算非NA/null值的数量，而nunique函数用于计算不同的值的数量。这两个函数在数据分析中非常有用，特别是在进行去重统计时。
示例代码4：计算非空值数量
import pandas as pd
data = {'A': [1, None, 2, 3, 3, None, 4, 4, 4, 4],
'B': ['pandasdataframe.com']*10}
df = pd.DataFrame(data)
result = df.count()
print(result)
Output:
示例代码5：计算唯一值数量
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4],
'B': ['pandasdataframe.com']*10}
df = pd.DataFrame(data)
result = df.nunique()
print(result)
Output:
5. 结合agg和nunique使用
在Pandas中，我们可以将nunique作为一个参数传递给agg函数，这样可以在聚合时直接计算每个组的唯一值数量。
示例代码6：对整个DataFrame使用nunique
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4],
'B': ['pandasdataframe.com']*10}
df = pd.DataFrame(data)
result = df.agg('nunique')
print(result)
Output:
示例代码7：对指定列使用nunique
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4],
'B': ['pandasdataframe.com']*10}
df = pd.DataFrame(data)
result = df.agg({'A': 'nunique'})
print(result)
Output:
6. 结论
在本文中，我们详细介绍了如何在Pandas中使用agg和count函数进行去重统计。通过多个示例代码，我们展示了如何对数据进行聚合和统计，以及如何计算数据中的唯一值数量。