pandas先分组再统计不同的要素个数

你可以使用`groupby`函数将数据按照某一列分组，然后使用`nunique`函数统计分组后每组中不同要素的个数。

例如，假设有一个数据集`df`，其中有两列`category`和`item`，你想要按照`category`列进行分组，统计每组中不同的`item`个数，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby('category')
result = grouped['item'].nunique()

这将返回一个`Series`对象，其中每个索引表示一个分组，对应的值为该分组中不同`item`的个数。

相关问题

pandas先分组再统计要素个数

可以使用`groupby()`方法对数据进行分组，然后使用`size()`方法统计每个分组中的元素个数。例如：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Animal': ['Dog', 'Cat', 'Dog', 'Cat', 'Dog', 'Dog', 'Cat'], 
        'Color': ['Black', 'White', 'White', 'Black', 'White', 'Black', 'Black']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按 Animal 列进行分组，统计每个分组中的元素个数
result = df.groupby('Animal').size()
print(result)

输出结果为：

Animal
Cat    3
Dog    4
dtype: int64

其中，`result`是一个Series对象，包含两个分组（'Cat'和'Dog'）及它们对应的元素个数。

pandas先分组再统计不同的各个同类型要素的个数

可以使用`groupby`和`value_counts`方法来实现这个功能。假设我们有一个名为`df`的DataFrame，其中包含一个列名为`category`的分类变量，我们想要统计每个类别出现的次数，可以按照以下方式进行操作：

counts = df.groupby('category')['category'].value_counts()

这将返回一个Series对象，其中每个类别都有其出现次数的计数。如果想要将结果转换为DataFrame格式，可以使用`reset_index`方法：

counts = counts.rename('count').reset_index()

这样我们就得到了一个名为`counts`的DataFrame对象，其中包含每个类别及其出现次数的计数。