如何计算 Pandas 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 对象是一个强大的工具，用于根据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，我们可以深入了解每个组内数据的多样性和分布情况。
要计算 Pandas Groupby 对象中的唯一值，我们需要使用 nunique() 方法。此方法返回 Groupby 对象每个组中唯一值的数量。我们可以将此方法应用于 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() 方法来计算 Pandas Groupby 对象中的唯一值。 agg() 方法允许我们一次将多个聚合函数应用于 Groupby 对象，包括 nunique()。
现在让我们借助示例来使用可用的不同方法。
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。此方法返回 Groupby 对象每个组中唯一值的数量。
考虑下面显示的代码。
示例
import pandas as pd
# 加载示例数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按列"A"分组数据并计算列"B"中的唯一值
unique_count = df.groupby('A')['B'].nunique()
# 打印结果
print(unique_count)
说明
在此示例中，我们加载示例数据集并按列"A"分组数据。然后，我们使用 nunique() 方法计算每个组列"B"中的唯一值的数量。结果是一个 pandas Series 对象，显示每个组列"B"中的唯一值的数量。
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() 方法来计算 pandas Groupby 对象中的唯一值。此方法允许我们将多个聚合函数(包括 nunique())应用于 Groupby 对象。
请考虑下面显示的代码。
示例
import pandas as pd
# 加载示例数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按列 'A' 和 'C' 对数据进行分组，并计算列 'B' 中的唯一值
unique_count = df.groupby(['A', 'C']).agg({'B': 'nunique'})
# 打印结果
print(unique_count)
说明
在此示例中，我们按列 'A' 和 'C' 对数据进行分组，并使用 nunique() 方法计算列 'B' 中唯一值的数量。我们使用 agg() 方法将 nunique() 方法应用于"B"列，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，它显示"B"列中每个值组合的"A"和"C"列中唯一值的数量。
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
计算 pandas Groupby 对象中唯一值的另一种方法是使用 unique() 方法提取唯一值并使用 len() 函数对其进行计数。
请考虑下面显示的代码。
示例
import pandas as pd
# 加载示例数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按列 'A' 分组数据并提取列 'B' 中的唯一值
unique_values = df.groupby('A')['B'].unique()
# 计算每组中唯一值的数量
unique_count = unique_values.apply(lambda x: len(x))
# 打印结果
print(unique_count)
说明
在此示例中，我们按列 'A' 分组数据并使用 unique() 方法提取列 'B' 中的唯一值。然后我们使用 len() 函数和 apply() 方法计算每组中唯一值的数量。结果是一个 pandas Series 对象，它显示每个组在"B"列中唯一值的数量。
输出
A 1 2 2 1 3 3 Name: B, dtype: int64
结论
总之，计算 pandas Groupby 对象中的唯一值是数据分析中的常见任务，可以使用不同的方法来实现。
nunique() 方法是计算 Groupby 对象中唯一值的一种简单方法，而 agg() 方法允许我们将多个聚合函数(包括 nunique())应用于 Groupby 对象。
另一种方法是使用 unique() 方法提取唯一值，并使用 len() 函数对其进行计数。根据具体用例，一种方法可能比另一种更合适。
通过了解这些不同的方法，我们可以有效地计算 pandas Groupby 对象中的唯一值，并获得对数据的宝贵见解。
