Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
PreviousPandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в PandasNextPandas: Добавить дни к колонке с датами
Last updated
Last updated
В этом руководстве вы научитесь использовать Pandas для подсчета уникальных значений в объекте groupby. Метод Pandas .groupby() — это важный инструмент в вашем наборе инструментов для анализа данных, позволяющий легко разделять данные на группы и выполнять различные агрегации для каждой группы.
By the end of this tutorial, you’ll have learned how to count unique values in , using the incredibly useful .nunique() Pandas method. If you only want to find unique values, check out how to use .
Быстрый ответ: используйте .nunique() для подсчета уникальных значений в объекте GroupBy библиотеки Pandas
Оглавление
Если вы хотите следовать этому руководству, не стесняйтесь загрузить пример датафрейма, предоставленный ниже, просто скопировав и вставив код в ваш любимый редактор кода.
Давайте сразу перейдем к делу:
Этот набор данных предоставлен FiveThirtyEight и содержит информацию о представленности женщин в различных направлениях STEM.
Прежде чем мы углубимся в использование .groupby() в Pandas для подсчета уникальных значений в группе, давайте рассмотрим, как работает этот метод. Это позволит вам понять, почему это решение эффективно и как его можно применять в разных сценариях. Метод чрезвычайно универсален и быстр, что позволяет решать относительно сложные задачи с легкостью.
Функция Pandas .groupby() работает в три этапа:
Разделить – разделите данные на разные группы
Применить – примените какую-либо форму агрегации
Объединить – повторно объединить данные
Давайте посмотрим, как использовать метод .groupby(), чтобы найти максимум в группе, а именно группу Major, с максимальной долей женщин в этой группе:
Теперь, когда вы знаете, как использовать метод Pandas .groupby(), давайте посмотрим, как мы можем использовать этот метод для подсчета количества уникальных значений в каждой группе.
Чтобы узнать больше о методе Pandas .groupby(), ознакомьтесь с моим подробным руководством здесь:
Давайте узнаем, как можно подсчитать количество уникальных значений в объекте Pandas groupby. Аналогично примеру, приведенному выше, вы можете применить определенное преобразование к группе.
Чтобы сделать это, мы можем использовать полезный метод .nunique() из библиотеки Pandas, который позволяет легко подсчитывать количество уникальных значений в заданном сегменте
Давайте посмотрим, как мы можем сделать это с помощью Python
Давайте посмотрим, что мы здесь сделали:
Мы сначала использовали метод .groupby() и передали в него столбец Major_category, указав, что хотим выполнить группировку по этому столцу.
Затем мы передали в столбец ShareWomen, чтобы указать, что хотим получить количество уникальных значений для этого столбца.
Затем мы применяем метод .nunique(), чтобы подсчитать количество уникальных значений в этом столбце.
В этом посте вы узнали, как считать количество уникальных значений в группах Pandas. Вы немного познакомились с методом Pandas .groupby() и узнали, как использовать его для агрегирования данных. Наконец, вы научились использовать метод .groupby() Pandas для подсчета количества уникальных значений в каждой группе Pandas.
Чтобы узнать больше по сопутствующим темам, ознакомьтесь с учебными материалами.
Подсчет значений в Pandas с помощью value_counts
Чтобы узнать больше о методе groupby в Pandas, посмотрите .