python - 使用石斑鱼列出唯一值

Question

我有一个数据框，其中索引是日期时间，A 列和 B 列是对象。我需要每周查看 A 和 B 的唯一值。我设法获得了每周的唯一值计数(为此我使用了 pd.grouper 函数)，但我很难获得每周的唯一值。

此代码为我提供了每周的唯一值计数

df_unique = pd.DataFrame(df.groupby(pd.Grouper(freq="W"))['A', 'B'].nunique())

但是，下面的代码并没有给我每周的唯一值本身

df_unique_list = pd.DataFrame(df.groupby(pd.Grouper(freq="W"))['A', 'B'].unique())

此代码给出以下错误消息

AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'unique'

Answer 1

将 lambda 函数与 Series.unique 结合使用并转换为列表:

np.random.seed(123)
rng = pd.date_range('2017-04-03', periods=20)
df = pd.DataFrame({'A': np.random.choice([1,2,3,4,5,6], size=20),
                   'B': np.random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8], size=20)}, index=rng)  
print (df)
            A  B
2017-04-03  6  1
2017-04-04  3  5
2017-04-05  5  2
2017-04-06  3  8
2017-04-07  2  4
2017-04-08  4  3
2017-04-09  3  5
2017-04-10  4  8
2017-04-11  2  3
2017-04-12  2  5
2017-04-13  1  8
2017-04-14  2  1
2017-04-15  2  6
2017-04-16  1  1
2017-04-17  1  8
2017-04-18  2  2
2017-04-19  4  4
2017-04-20  6  5
2017-04-21  5  5
2017-04-22  1  5

df_unique_list = df.groupby(pd.Grouper(freq="W"))['A', 'B'].agg(lambda x: list(x.unique()))
print (df_unique_list)
                          A                   B
2017-04-09  [6, 3, 5, 2, 4]  [1, 5, 2, 8, 4, 3]
2017-04-16        [4, 2, 1]     [8, 3, 5, 1, 6]
2017-04-23  [1, 2, 4, 6, 5]        [8, 2, 4, 5]