Pandas groupby を使用して一意の値をカウントする方法

次の基本構文を使用して、pandas DataFrame 内のグループごとの一意の値の数をカウントできます。

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

次の例は、この構文を次の DataFrame で使用する方法を示しています。

 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

例 1: 列ごとにグループ化し、一意の値をカウントする

次のコードは、各チームの「ポイント」列の一意の値の数をカウントする方法を示しています。

 #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

結果から次のことがわかります。

• チームAには4つの固有の「ポイント」値があります。
• チームBには3つの独自の「ポイント」値があります。

unique()関数を使用して、チームごとに一意の「ポイント」値を表示することもできることに注意してください。

 #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

例 2: 複数の列でグループ化し、一意の値をカウントする

次のコードは、チームとポジションごとにグループ化された「ポイント」列の一意の値の数をカウントする方法を示しています。

 #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

結果から次のことがわかります。

• チーム A のポジション「F」のプレーヤーには2 つの固有の「ポイント」値があります。
• チーム A の「G」ポジションのプレーヤーには2 つの固有の「ポイント」値があります。
• チーム B のポジション「F」のプレーヤーには2 つの固有の「ポイント」値があります。
• チーム B のポジション「G」のプレーヤーには、固有の「ポイント」値が1 つあります。

ここでも、 unique()関数を使用して、チームごと、ポジションごとにそれぞれの一意の「ポイント」値を表示できます。

 #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

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

パンダ: 列内で一意の値を見つける方法
パンダ: 複数の列で一意の値を見つける方法
パンダ: 列内の特定の値の出現を数える方法