如何在groupby的所有单个列中获取唯一值的计数导致python pandas

Question

我正在使用Pandas数据框，希望在数据框的2列上的groupby输出的各个列中获得唯一值计数。

我的输入数据框是：

id  number  name    time    method  level
121 567     XYZ     24      run     150
234 679     ABC     56      floor   120
121 567     XYZ     26      walk    150
578 865     EFG     89      fly     430
965 685     MNO     40      cry     278
578 865     MNO     67      fly     430

所需输出

id  number  name    time    method  level
121 567     1       2       2       1
234 679     1       1       1       1
578 865     2       2       1       1
965 685     1       1       1       1

因此，我想要在输出中显示的是每个groupby（[“ id”，“ number”）]结果的唯一元素数。

Answer 1

您可以将groupby.agg与nunique groupby.agg使用：

df.groupby(['id', 'number']).agg(pd.Series.nunique)
Out: 
            name  time  method  level
id  number                           
121 567        1     2       2      1
234 679        1     1       1      1
578 865        2     2       1      1
965 685        1     1       1      1

Answer 2

您可以对每个系列使用groupby-apply ，然后再apply一次，以仅计算唯一值：

df.groupby(['id','number'])['name', 'time', 'method', 'level']\
    .apply(lambda x: x.apply(lambda y: y.drop_duplicates().count()))\
    .reset_index([0,1])

# Output:

    id  number  name  time  method  level
0  121     567     1     2       2      1
1  234     679     1     1       1      1
2  578     865     2     2       1      1
3  965     685     1     1       1      1

我希望这有帮助。