Python – Pandas聚合计算中使用Numpy去重计数

在数据分析、科学计算等领域，Python以其简洁、易读的语言特点和丰富的生态系统，被越来越多的人喜欢和使用。其中，Pandas作为Python生态系统中的重要数据处理库，被广泛利用于数据的清洗、转换和分析。在Pandas的数据聚合计算中，常常需要使用Numpy进行计算，本文将介绍如何在Pandas的聚合计算中，使用Numpy进行去重计数。

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Pandas聚合计算

Pandas的聚合计算是指对数据集进行分组，并对每个分组中的数据进行特定的计算，并将计算结果合并成新的数据集。Pandas中常用的聚合计算包括以下几种：

sum: 计算每个分组中的数据之和
mean: 计算每个分组中的数据的平均值
count: 计算每个分组中的数据个数
max/min: 计算每个分组中的数据的最大/最小值

更多的聚合计算函数可以在Pandas官网中查看。

Numpy去重计数

在Pandas的聚合计算中，有时需要计算每个分组中不同数据的个数。例如，在一个在线商店的订单数据中，需要计算每个用户购买商品的种类数。如果一个用户购买了多个相同的商品，那么这些商品应该算成一种。

对于上述问题，可以使用Numpy中的unique函数和size函数实现去重计数。unique函数将一个数组中的重复元素去重后返回一个新的不重复数组，而size函数返回数组的元素个数。

下面是使用Numpy进行去重计数的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造订单数据
order_data = pd.DataFrame({
    'user_id': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'],
    'product': ['apple', 'banana', 'banana', 'pear', 'pear', 'apple', 'banana', 'banana', 'banana']
})

# 按用户分组，并对每个分组中的product列使用unique函数
grouped_data = order_data.groupby('user_id').agg({'product': np.unique})

# 对每个分组中的product列使用size函数，计算每个用户购买商品的种类数
grouped_data['product_count'] = grouped_data['product'].apply(np.size)

# 输出结果
print(grouped_data)

运行上述代码，可以得到如下结果：

         product  product_count
user_id                        
A       [apple, banana]              2
B       [banana, pear]              2
C           [apple, banana]              2

从结果中可以看出，三个用户分别购买了2、2、2种商品。