dataframe如何做分组去重统计
时间: 2023-07-18 15:18:48 浏览: 56
您可以使用pandas库来对DataFrame进行分组去重统计,具体可以按照以下步骤进行:
1. 使用groupby()方法对需要分组的列进行分组,例如:
```
grouped = df.groupby('column_name')
```
2. 对分组后的数据使用agg()方法进行聚合操作,例如:
```
result = grouped.agg({'column_name_1': 'count', 'column_name_2': 'nunique'})
```
上面的代码中,我们对两个列进行了聚合操作,其中'column_name_1'列使用了count()函数进行计数,'column_name_2'列使用了nunique()函数去重统计。
3. 最后,您可以使用reset_index()方法将分组后的结果转换为一个新的DataFrame,并且重置索引,例如:
```
result = result.reset_index()
```
这样,您就可以得到一个按照指定列分组后,对其他列进行去重统计的结果。
相关问题
如何使用dataframe的groupby按不同的条件做去重统计个数
可以使用pandas库中的DataFrame.groupby()方法对数据进行分组,并且使用DataFrame.drop_duplicates()方法去除重复值,最后使用DataFrame.groupby().size()方法统计每组个数。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})
# 按照'A'列和'B'列进行分组,并统计每组的个数
grouped = df.groupby(['A', 'B']).size()
# 打印结果
print(grouped)
# 按照'A'列和'B'列进行分组,并且去除重复值,统计每组的个数
grouped = df.drop_duplicates().groupby(['A', 'B']).size()
# 打印结果
print(grouped)
```
输出结果如下:
```
A B
bar one 2
two 1
foo one 3
two 2
dtype: int64
A B
bar one 1
two 1
foo one 2
two 2
dtype: int64
```
pandas使用groupby分组后怎么根据某列对每组去重并统计去重后的数据量
可以使用`groupby`配合`nunique`函数来实现这个功能。具体步骤如下:
1. 使用`groupby`对数据按照需要分组;
2. 对分组后的每个组,取出需要去重的列,并使用`nunique`函数计算该列的去重值数量;
3. 将每个组的去重值数量汇总起来,得到每组的去重后的数据量。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 构造示例数据
data = pd.DataFrame({
'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'value': [1, 2, 2, 2, 3, 4]
})
# 按照 'group' 列进行分组,并对 'value' 列进行去重并计算去重后的数量
grouped = data.groupby('group')['value'].nunique()
# 打印每个组的去重后的数据量
print(grouped)
```
输出结果如下:
```
group
A 2
B 1
C 2
Name: value, dtype: int64
```
可以看到,输出结果中每行表示一个组的去重后的数据量。例如第一行表示组'A'去重后有2个不同的值。