Pandas 如何计算Groupby对象中的唯一值

在数据分析中，经常需要计算pandas Groupby对象中唯一值的数量。Pandas Groupby对象是一种强大的工具，可以基于一个或多个列对数据进行分组，并对每个组执行聚合函数。通过计算Groupby对象中唯一值的数量，我们可以了解每个组内数据的多样性和分布。

要计算pandas Groupby对象中的唯一值，我们需要使用nunique()方法。该方法返回Groupby对象中每个组的唯一值的数量。我们可以将该方法应用于Groupby对象的特定列或整个对象。

除了nunique()方法，我们还可以使用agg()方法在pandas Groupby对象中计算唯一值。agg()方法允许我们一次对Groupby对象应用多个聚合函数，包括nunique()。

现在让我们通过示例来利用可用的不同方法。

使用nunique()方法

计算pandas Groupby对象中唯一值的最简单方法是使用nunique()方法。该方法返回Groupby对象中每个组的唯一值的数量。

考虑下面的代码示例。

示例

import pandas as pd

# Load sample data
df = pd.read_csv('data.csv')

# Group data by column 'A' and count unique values in column 'B'
unique_count = df.groupby('A')['B'].nunique()

# Print the result
print(unique_count)

解释

在这个示例中，我们加载了一个样本数据集并根据’A’列对数据进行分组。然后，我们使用nunique()方法计算每个组中’列B’中唯一值的数量。结果是一个pandas Series对象，显示了每个组中’列B’中唯一值的数量。

输出

A
1   2
2   1
3   3
Name: B, dtype: int64

使用agg()方法

我们还可以使用agg()方法来统计pandas Groupby对象中的唯一值。该方法允许我们应用多个聚合函数，包括nunique()，到Groupby对象。

考虑下面的代码示例。

示例

import pandas as pd

# Load sample data
df = pd.read_csv('data.csv')

# Group data by columns 'A' and 'C', and count unique values in column 'B'
unique_count = df.groupby(['A', 'C']).agg({'B': 'nunique'})

# Print the result
print(unique_count)

解释

在这个例子中，我们通过列’A’和’C’对数据进行分组，并使用nunique()方法计算列’B’中的唯一值的个数。我们使用agg()方法将nunique()方法应用到列’B’上，并传递一个字典来指定要分组的列和要应用的聚合函数。

结果是一个pandas DataFrame对象，显示了列’A’和’C’中数值组合的每个组合中列’B’中唯一值的个数。

输出

B
A  C   
1   X  1
    Y  1
2   X  1
3   X  2
    Y  1

使用unique()方法和len()函数

另一种在pandas Groupby对象中计算唯一值的方法是使用unique()方法提取唯一值，然后使用len()函数进行计数。

考虑下面的代码。

示例

import pandas as pd

# Load sample data
df = pd.read_csv('data.csv')

# Group data by column 'A' and extract unique values in column 'B'
unique_values = df.groupby('A')['B'].unique()

# Count the number of unique values in each group
unique_count = unique_values.apply(lambda x: len(x))

# Print the result
print(unique_count)

解释

在这个例子中，我们通过列’A’对数据进行分组，并使用unique()方法提取列’B’中的唯一值。然后，我们使用len()函数和apply()方法计算每个分组中唯一值的数量。结果是一个pandas Series对象，显示了每个分组中列’B’中唯一值的数量。

输出

A
1   2
2   1
3   3
Name: B, dtype: int64

结论

总之，在数据分析中，对于pandas的Groupby对象进行唯一值的计数是一个常见的任务，可以使用不同的方法来实现。

通过使用nunique()方法可以简单地对Groupby对象进行唯一值的计数，而agg()方法允许我们对Groupby对象应用多个聚合函数，包括nunique()。

另一种方法是使用unique()方法提取唯一值，并使用len()函数来计数。根据具体的使用情况，可能会有一种方法比另一种更合适。

通过了解这些不同的方法，我们可以高效地对pandas的Groupby对象进行唯一值的计数，并从中获取有价值的数据洞察。