Панды: как посчитать уникальные комбинации двух столбцов

Вы можете использовать следующий синтаксис для подсчета количества уникальных комбинаций в двух столбцах в DataFrame pandas:

 df[[' col1 ', ' col2 ']]. value_counts (). reset_index (name=' count ')

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: подсчет уникальных комбинаций двух столбцов в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas, который показывает команду и позиции различных баскетболистов:

 import pandas as pd

#create dataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs', 'Mavs', 'Mavs', 'Mavs',
                            'Heat', 'Heat', 'Heat', 'Heat'],
                   ' position ': ['Guard', 'Guard', 'Guard', 'Forward',
                                'Guard', 'Forward', 'Forward', 'Guard']})
#view DataFrame
df

        team position
0 Mavs Guard
1 Mavs Guard
2 Mavs Guard
3 Mavs Forward
4 Heat Guard
5 Heat Forward
6 Heat Forward
7 Heat Guard

Мы можем использовать следующий синтаксис для подсчета количества уникальных комбинаций команд и позиций :

 df[[' team ', ' position ']]. value_counts (). reset_index (name=' count ')

        team position count
0 Mavs Guard 3
1 Heat Forward 2
2 Heat Guard 2
3 Mavs Forward 1

По результату мы видим:

• Комбинация Mavs-Guard встречается 3 раза.
• Комбинация Heat-Forward встречается 2 раза.
• Комбинация «Теплозащита» встречается 2 раза.
• Комбинация Mavs-Forward встречается 1 раз.

Обратите внимание, что вы также можете сортировать результаты по возрастанию или убыванию.

Например, мы можем использовать следующий код для сортировки результатов в порядке возрастания номеров:

 df[[' team ', ' position ']]. value_counts (ascending= True ). reset_index (name=' count ')

        team position count
0 Mavs Forward 1
1 Heat Forward 2
2 Heat Guard 2
3 Mavs Guard 3

Результаты теперь сортируются по номеру, от меньшего к большему.

Примечание . Полную документацию функции pandas value_counts() можно найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Pandas: как использовать GroupBy и подсчет значений
Pandas: как использовать GroupBy для подсчета ячеек
Pandas: как создать сводную таблицу с количеством значений