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这是我的数据框:
df = pd.DataFrame([['a',1],['a',1],['a',1],['a',2],['b',2],['b',2],['c',3]], columns=['letters','numbers'])
letters numbers
0 a 1
1 a 1
2 a 1
3 a 2
4 b 2
5 b 2
6 c 3
我需要按组(“字母”)“数字”中唯一值的数量。所以输出将是
a 2
b 1
c 1
这是我的(非常丑陋的)解决方案。它可以工作,但是谁能帮我找到一种更符合 Python 风格的方法来使用 pandas
来做到这一点?
result = []
groups = list(df['letters'].unique())
for g in groups:
filtered_df = df[df['letters'] == g]
uniques = len(filtered_df['numbers'].unique())
result.append((g, uniques))
[('a', 2), ('b', 1), ('c', 1)]
最佳答案
使用nunique
df.groupby('letters').numbers.nunique()
Out[864]:
letters
a 2
b 1
c 1
Name: numbers, dtype: int64
关于python - Pandas 如何在一个群体中获得独特的值(value)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52881407/
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