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pandas - 在 Pandas 数据框中查找具有相同值的不同 ID

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 08:14:29 24 4
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我在 Pandas 数据框中有以下数据。

    Id1  StartTime               start_lat   start_long StartGeohash
0 113 2016-11-01 10:50:28.063 -33.139507 -100.226715 9vbsx2
1 113 2016-11-02 10:49:24.063 -33.139507 -100.226715 9vbsx2
2 115 2016-11-03 10:55:20.063 -36.197660 -101.186050 9y2jcm
3 115 2016-11-04 10:53:19.063 -36.197660 -101.186050 9y2jcm
4 116 2016-11-01 12:59:21.127 -33.139507 -100.226715 9vbsx2
5 114 2016-11-02 12:41:46.063 -36.197660 -101.186050 9y2jcm
6 120 2016-11-03 12:48:04.063 -36.197660 -101.186050 9y2jcm
7 117 2016-11-04 12:51:51.063 -36.197660 -101.186050 9y2jck
8 118 2016-11-05 18:07:01.063 -36.197660 -101.186050 9y2jck

我试图找出有多少不同的 Id1 具有相同的 StartGeohash

    StartGeohash       Count
9vbsx2 2
9y2jcm 3
9y2jck 2

我尝试了以下但它为每个 Id1 产生了不同的 StartGeohashes

  group = df1.groupby('Id1')['StartGeohash'].unique()

任何建议都会很有帮助。谢谢!!

最佳答案

关于:

df1.groupby('StartGeohash').apply(lambda x: len(x.Id1.drop_duplicates()))

关于pandas - 在 Pandas 数据框中查找具有相同值的不同 ID,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43187234/

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