我使用熊猫作为数据库替代品，因为我有多个数据库(Oracle, SQL Server等)，我无法使一个SQL等量命令序列。
我有一个表加载在一个DataFrame与一些列:
YEARMONTH, CLIENTCODE, SIZE, etc., etc.
在SQL中，计算每年不同客户端的数量将是:
SELECT count(distinct CLIENTCODE) FROM table GROUP BY YEARMONTH;
结果就是
201301 5000
201302 13245
我如何在熊猫中做到这一点?
当前回答
创建一个数据透视表并使用非唯一级数函数:
ID = [ 123, 123, 123, 456, 456, 456, 456, 789, 789]
domain = ['vk.com', 'vk.com', 'twitter.com', 'vk.com', 'facebook.com',
'vk.com', 'google.com', 'twitter.com', 'vk.com']
df = pd.DataFrame({'id':ID, 'domain':domain})
fp = pd.pivot_table(data=df, index='domain', aggfunc=pd.Series.nunique)
print(fp)
输出:
id
domain
facebook.com 1
google.com 1
twitter.com 2
vk.com 3
其他回答
我也使用nunique，但如果你必须使用'min'， 'max'， 'count'或'mean'等聚合函数，这将是非常有用的。
df.groupby('YEARMONTH')['CLIENTCODE'].transform('nunique') #count(distinct)
df.groupby('YEARMONTH')['CLIENTCODE'].transform('min') #min
df.groupby('YEARMONTH')['CLIENTCODE'].transform('max') #max
df.groupby('YEARMONTH')['CLIENTCODE'].transform('mean') #average
df.groupby('YEARMONTH')['CLIENTCODE'].transform('count') #count
创建一个数据透视表并使用非唯一级数函数:
ID = [ 123, 123, 123, 456, 456, 456, 456, 789, 789]
domain = ['vk.com', 'vk.com', 'twitter.com', 'vk.com', 'facebook.com',
'vk.com', 'google.com', 'twitter.com', 'vk.com']
df = pd.DataFrame({'id':ID, 'domain':domain})
fp = pd.pivot_table(data=df, index='domain', aggfunc=pd.Series.nunique)
print(fp)
输出:
id
domain
facebook.com 1
google.com 1
twitter.com 2
vk.com 3
不同的列以及其他列上的聚合
要获得任何列(在您的例子中是CLIENTCODE)的不同值数量，我们可以使用nunique。我们可以在agg函数中传递输入作为字典，以及其他列上的聚合:
grp_df = df.groupby('YEARMONTH').agg({'CLIENTCODE': ['nunique'],
'other_col_1': ['sum', 'count']})
# to flatten the multi-level columns
grp_df.columns = ["_".join(col).strip() for col in grp_df.columns.values]
# if you wish to reset the index
grp_df.reset_index(inplace=True)
有趣的是，len(unique())通常比nunique()快几倍(3 -15倍)。
这是另一种简单得多的方法。假设你的数据框架名为daat，列名为YEARMONTH:
daat.YEARMONTH.value_counts()
