Pandas 实战：如何计算每组中唯一值的计数？

使用 Pandas 计算每组中唯一值的计数

引言

在数据分析中，了解不同组中唯一值的分布情况至关重要。Pandas 库提供了一种方便的方法来计算每组中唯一值的计数。本文将深入探讨使用 Pandas 进行此操作的步骤，并提供实际示例和详细解释。

问题陈述

假设我们有一个包含多个列的数据框，需要计算每组中特定列中唯一值的计数。例如，我们有一个包含 ID 和 domain 列的数据框，需要统计每个 domain 中 ID 的唯一数量。

解决方案

Pandas 提供了 nunique() 方法来计算每组中唯一值的计数。我们可以使用 groupby() 方法将数据框分组，然后应用 nunique() 方法到所需列上。

步骤

1. 导入 Pandas

import pandas as pd

2. 加载数据

加载包含 ID 和 domain 列的数据框。

data = pd.DataFrame({
    'ID': [123, 123, 123, 456, 456, 456, 456, 789, 789],
    'domain': ['vk.com', 'vk.com', 'twitter.com', 'vk.com', 'facebook.com', 'vk.com', 'google.com', 'twitter.com', 'vk.com']
})

3. 分组并计算唯一值计数

使用 groupby() 方法按 domain 列分组数据框，然后使用 nunique() 方法计算 ID 列中唯一值的计数。

result = data.groupby('domain')['ID'].nunique()

4. 显示结果

print(result)

结果

domain
facebook.com    1
google.com     1
twitter.com    2
vk.com         3

解释

结果是一个 Series，其中索引是 domain 列的值，值是每组中 ID 列的唯一值计数。例如，vk.com 域中有 3 个唯一 ID 值。

注意

• 如果要计算多个列中唯一值的计数，可以使用 nunique() 方法的 subset 参数。
• nunique() 方法不考虑 NaN 值。如果数据中存在 NaN 值，需要在分组之前处理它们。

总结

使用 Pandas 的 nunique() 方法计算每组中唯一值的计数是一种简单而高效的方法。通过遵循本文中的步骤，你可以轻松地从数据框中提取有价值的信息。

常见问题解答

1. 如何计算多个列中唯一值的计数？
   可以使用 nunique() 方法的 subset 参数指定要计算的列。

2. nunique() 方法如何处理 NaN 值？
   nunique() 方法不考虑 NaN 值。需要在分组之前处理 NaN 值，例如用 fillna() 方法。

3. 如何计算特定组的唯一值计数？
   可以使用 loc() 或 query() 方法过滤数据框，然后使用 nunique() 方法计算特定组的唯一值计数。

4. 如何优化使用 Pandas 计算唯一值计数的性能？
   可以使用 groupby.count() 或 groupby.size() 方法代替 nunique() 方法，这可能会更快。

5. 有哪些替代 Pandas 的库可以计算唯一值计数？
   NumPy 的 unique() 方法和 scikit-learn 的 LabelEncoder() 类可以用来计算唯一值计数。