วิธีนับค่าที่ไม่ซ้ำโดยใช้ pandas groupby

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้เพื่อนับจำนวนค่าที่ไม่ซ้ำกันต่อกลุ่มใน Pandas DataFrame:

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

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้ไวยากรณ์นี้กับ DataFrame ต่อไปนี้:

 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

ตัวอย่างที่ 1: จัดกลุ่มตามคอลัมน์และนับค่าที่ไม่ซ้ำ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีนับจำนวนค่าที่ไม่ซ้ำในคอลัมน์ “คะแนน” สำหรับแต่ละทีม:

 #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

จากผลลัพธ์เราจะเห็นได้ว่า:

• มีค่า “คะแนน” ที่ไม่ซ้ำกัน 4 ค่าสำหรับทีม A
• มีค่า “คะแนน” ที่ไม่ซ้ำกัน 3 ค่าสำหรับทีม B

โปรดทราบว่าเรายังสามารถใช้ฟังก์ชัน Unique() เพื่อแสดงค่า “คะแนน” ที่ไม่ซ้ำกันแต่ละค่าต่อทีม:

 #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

ตัวอย่างที่ 2: จัดกลุ่มตามหลายคอลัมน์และนับค่าที่ไม่ซ้ำ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีนับจำนวนค่าที่ไม่ซ้ำในคอลัมน์ “คะแนน” โดยจัดกลุ่มตามทีม และ ตำแหน่ง:

 #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

จากผลลัพธ์เราจะเห็นได้ว่า:

• มีค่า “คะแนน” ที่ไม่ซ้ำกัน 2 ค่าสำหรับผู้เล่นในตำแหน่ง “F” ในทีม A
• มีค่า “คะแนน” ที่ไม่ซ้ำกัน 2 ค่าสำหรับผู้เล่นในตำแหน่ง “G” ในทีม A
• มีค่า “คะแนน” ที่ไม่ซ้ำกัน 2 ค่าสำหรับผู้เล่นในตำแหน่ง “F” ในทีม B
• มีค่า “คะแนน” ที่ไม่ซ้ำกัน 1 ค่าสำหรับผู้เล่นในตำแหน่ง “G” ในทีม B

ขอย้ำอีกครั้งว่าเราสามารถใช้ฟังก์ชัน Unique() เพื่อแสดงค่า “คะแนน” ที่ไม่ซ้ำกันแต่ละค่าต่อทีมและต่อตำแหน่ง:

 #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

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:

Pandas: วิธีค้นหาค่าที่ไม่ซ้ำในคอลัมน์
Pandas: วิธีค้นหาค่าที่ไม่ซ้ำในหลายคอลัมน์
Pandas: วิธีนับการเกิดขึ้นของค่าเฉพาะในคอลัมน์