pandas表聚合后某列去重计数

好的，对于您的问题，可以使用 pandas 中的 groupby 和 nunique 函数来实现该操作。具体来说，假设表格名为 df，某列名为 col，可以使用以下代码实现操作：

df.groupby(['col']).nunique()

这将返回以 col 列为分组依据，统计出每个组内唯一值数量的结果表格。

相关问题

pandas表聚合后某列进行去重计数

Sure, I can help with that! To count the number of unique values in a column after aggregating a Pandas DataFrame, you can use the nunique() method. Here's an example:

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'value': [1, 2, 3, 1, 2, 1]
})

# Aggregate the DataFrame by group and count the number of unique values of 'value'
counts = df.groupby('group')['value'].nunique()

print(counts)

This will output:

group
A    3
B    2
Name: value, dtype: int64

I hope that helps!

python groupby agg 根据条件去重计数

在 Python 中，可以使用 `groupby` 函数和 Pandas 库来实现根据条件去重并计数的操作。

假设有一个 Pandas 数据框 `df`，其中包含了多个行，每行都有一个 `id` 和 `category` 属性，我们要对 `category` 属性进行分组，并去重计数。

示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
    'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'A', 'B', 'C']
})

result = df.groupby('category').agg({'id': 'nunique'})

print(result)

输出结果为：

          id
category    
A          3
B          2
C          2

解释：首先使用 Pandas 的 `groupby` 函数按 `category` 属性进行分组，然后使用 `agg` 函数对每个分组进行聚合计算。在本例中，我们使用 `nunique` 函数（去重计数）对 `id` 属性进行计算。最后输出计算结果。