如果我有一个这样的表格:
df = pd.DataFrame({
'hID': [101, 102, 103, 101, 102, 104, 105, 101],
'dID': [10, 11, 12, 10, 11, 10, 12, 10],
'uID': ['James', 'Henry', 'Abe', 'James', 'Henry', 'Brian', 'Claude', 'James'],
'mID': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'A', 'A', 'C']
})
我可以在Qlik中做计数(不同的hID)，为唯一的hID计算5。我如何在python中使用熊猫数据框架做到这一点?或者是numpy数组?类似地，如果要做计数(hID)，我将在Qlik中得到8。对熊猫来说，同样的方法是什么?
当前回答
你可以在pandas中使用nunique:
df.hID.nunique()
# 5
其他回答
你可以在pandas中使用nunique:
df.hID.nunique()
# 5
如果我假设数据是你的数据框架的名称，你可以这样做:
data['race'].value_counts()
这将告诉你不同的元素和它们的出现次数。
对于没有重复的行的唯一计数
df[‘实际’]nunique()。
要知道复制的每个惟一行内容的数量
df(‘藏’).value_counts ()
计数不同的值，使用nunique:
df['hID'].nunique()
5
只计算非空值，使用Count:
df['hID'].count()
8
计算包括空值在内的总价值，使用size属性:
df['hID'].size
8
编辑以添加条件
使用布尔索引:
df.loc[df['mID']=='A','hID'].agg(['nunique','count','size'])
或使用查询:
df.query('mID == "A"')['hID'].agg(['nunique','count','size'])
输出:
nunique 5
count 5
size 5
Name: hID, dtype: int64
你可以使用len函数来使用unique属性
莱恩(unique df[‘实际’]。) 5
