Come contare valori univoci utilizzando pandas groupby

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per contare il numero di valori univoci per gruppo in un DataFrame panda:

 df. groupby (' group_column ')[' count_column ']. nunique ()

Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi con il seguente DataFrame:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F', 'F'],
                   ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 7, 7],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12, 13, 15]})

#view DataFrame
df

	team position points rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8
2 A G 7 10
3 A F 9 6
4 A F 12 6
5 B G 9 5
6 B G 9 9
7 B F 4 12
8 B F 7 13
9 B F 7 15

Esempio 1: raggruppare per colonna e contare valori univoci

Il seguente codice mostra come contare il numero di valori univoci nella colonna “punti” per ciascuna squadra:

 #count number of unique values in 'points' column grouped by 'team' column
df. groupby (' team ')[' points ']. nunique ()

team
At 4
B 3
Name: points, dtype: int64

Dal risultato possiamo vedere:

• Esistono 4 valori di “punto” unici per la squadra A.
• Esistono 3 valori di “punto” unici per la squadra B.

Tieni presente che possiamo anche utilizzare la funzione unique() per visualizzare ogni valore “punto” univoco per squadra:

 #display unique values in 'points' column grouped by 'team'
df. groupby (' team ')[' points ']. single ()

team
A [5, 7, 9, 12]
B [9, 4, 7]
Name: points, dtype: object

Esempio 2: raggruppare per più colonne e contare valori univoci

Il seguente codice mostra come contare il numero di valori univoci nella colonna “punti”, raggruppati per squadra e posizione:

 #count number of unique values in 'points' column grouped by 'team' and 'position'
df. groupby ([' team ', ' position '])[' points ']. nunique ()

team position
AF2
      G2
BF 2
      G 1
Name: points, dtype: int64

Dal risultato possiamo vedere:

• Esistono 2 valori “punto” unici per i giocatori nella posizione “F” nella squadra A.
• Esistono 2 valori “punto” unici per i giocatori nella posizione “G” della squadra A.
• Esistono 2 valori “punto” unici per i giocatori nella posizione “F” nella squadra B.
• C’è 1 valore “punto” unico per i giocatori nella posizione “G” nella squadra B.

Ancora una volta, possiamo utilizzare la funzione unique() per visualizzare ogni valore “punto” univoco per squadra e per posizione:

 #display unique values in 'points' column grouped by 'team' and 'position'
df. groupby ([' team ', ' position '])[' points ']. single ()

team position
AF [9, 12]
      G [5, 7]
BF [4, 7]
      G [9]
Name: points, dtype: object

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Panda: come trovare valori univoci in una colonna
Panda: come trovare valori univoci in più colonne
Panda: come contare le occorrenze di valore specifico in una colonna