Pandas groupby를 사용하여 고유한 값을 계산하는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 그룹당 고유 값 수를 계산할 수 있습니다.

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

다음 예에서는 다음 DataFrame에서 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

 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

예 1: 열별로 그룹화하고 고유 값 계산

다음 코드는 각 팀의 “포인트” 열에 있는 고유 값의 개수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #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

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• A팀에는 고유한 “포인트” 값이 4개 있습니다.
• B팀에는 고유한 “포인트” 값이 3개 있습니다.

또한 Unique() 함수를 사용하여 팀당 고유한 “포인트” 값을 표시할 수도 있습니다.

 #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

예 2: 여러 열을 기준으로 그룹화하고 고유 값 계산

다음 코드는 팀 및 직위별로 그룹화된 “포인트” 열의 고유 값 수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #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

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• A팀의 “F” 포지션에 있는 선수들에게는 2개의 고유한 “포인트” 값이 있습니다.
• A팀의 “G” 위치에 있는 선수에게는 2개의 고유한 “포인트” 값이 있습니다.
• B팀의 “F” 포지션에 있는 선수들에게는 2개의 고유한 “포인트” 값이 있습니다.
• B팀의 “G” 위치에 있는 선수에게는 1개의 고유한 “포인트” 값이 있습니다.

다시 말하지만, Unique() 함수를 사용하여 팀 및 위치별로 각각의 고유한 “포인트” 값을 표시할 수 있습니다.

 #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

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 열에서 고유한 값을 찾는 방법
Pandas: 여러 열에서 고유한 값을 찾는 방법
Pandas: 열에서 특정 값의 발생 횟수를 계산하는 방법