Як підрахувати унікальні значення за допомогою pandas groupby

Ви можете використовувати такий базовий синтаксис, щоб підрахувати кількість унікальних значень на групу в pandas DataFrame:

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

У наведених нижче прикладах показано, як використовувати цей синтаксис із таким 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

Приклад 1: групування за стовпцем і підрахунок унікальних значень

Наступний код показує, як підрахувати кількість унікальних значень у стовпці «очки» для кожної команди:

 #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

З результату ми бачимо:

• Для команди A є 4 унікальних значення «очки».
• Для команди Б є 3 унікальних «очкових» значення.

Зауважте, що ми також можемо використовувати функцію unique() для відображення кожного унікального значення «бал» для команди:

 #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

Приклад 2: групування за кількома стовпцями та підрахунок унікальних значень

Наступний код показує, як підрахувати кількість унікальних значень у стовпці «очки», згрупованих за командою та позицією:

 #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

З результату ми бачимо:

• Для гравців на позиції «F» у команді A є 2 унікальних значення «очки».
• Для гравців на позиції “G” у команді A є 2 унікальних значення “очки”.
• Для гравців на позиції «F» у команді B є 2 унікальних значення «очки».
• Існує 1 унікальне значення «очко» для гравців на позиції «G» команди B.

Знову ж таки, ми можемо використовувати функцію unique() , щоб відобразити кожне унікальне значення «бал» для команди та позиції:

 #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

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Pandas: Як знайти унікальні значення в стовпці
Pandas: як знайти унікальні значення в кількох стовпцях
Pandas: як підрахувати випадки певного значення в стовпці