[英]How to count unique records by two columns in pandas?
我在熊猫中有数据框:
In [10]: df
Out[10]:
col_a col_b col_c col_d
0 France Paris 3 4
1 UK Londo 4 5
2 US Chicago 5 6
3 UK Bristol 3 3
4 US Paris 8 9
5 US London 44 4
6 US Chicago 12 4
我需要计算独特的城市。 我可以计算独特的状态
In [11]: df['col_a'].nunique()
Out[11]: 3
我可以尝试计算独特的城市
In [12]: df['col_b'].nunique()
Out[12]: 5
但这是错误的,因为美国巴黎和法国巴黎是不同的城市。 所以现在我这样做:
In [13]: df['col_a_b'] = df['col_a'] + ' - ' + df['col_b']
In [14]: df
Out[14]:
col_a col_b col_c col_d col_a_b
0 France Paris 3 4 France - Paris
1 UK Londo 4 5 UK - Londo
2 US Chicago 5 6 US - Chicago
3 UK Bristol 3 3 UK - Bristol
4 US Paris 8 9 US - Paris
5 US London 44 4 US - London
6 US Chicago 12 4 US - Chicago
In [15]: df['col_a_b'].nunique()
Out[15]: 6
也许有更好的方法? 无需创建额外的列。
通过使用ngroups
df.groupby(['col_a', 'col_b']).ngroups
Out[101]: 6
或者使用set
len(set(zip(df['col_a'],df['col_b'])))
Out[106]: 6
您可以选择col_a和col_b ,删除重复项,然后检查结果数据框的形状/长度:
df[['col_a', 'col_b']].drop_duplicates().shape[0]
# 6
len(df[['col_a', 'col_b']].drop_duplicates())
# 6
因为groupby
会忽略NaN
s,并且可能会不必要地调用排序过程,所以如果列中有NaN
s,请相应地选择要使用的方法:
考虑如下数据框:
df = pd.DataFrame({
'col_a': [1,2,2,pd.np.nan,1,4],
'col_b': [2,2,3,pd.np.nan,2,pd.np.nan]
})
print(df)
# col_a col_b
#0 1.0 2.0
#1 2.0 2.0
#2 2.0 3.0
#3 NaN NaN
#4 1.0 2.0
#5 4.0 NaN
时间:
df = pd.concat([df] * 1000)
%timeit df.groupby(['col_a', 'col_b']).ngroups
# 1000 loops, best of 3: 625 µs per loop
%timeit len(df[['col_a', 'col_b']].drop_duplicates())
# 1000 loops, best of 3: 1.02 ms per loop
%timeit df[['col_a', 'col_b']].drop_duplicates().shape[0]
# 1000 loops, best of 3: 1.01 ms per loop
%timeit len(set(zip(df['col_a'],df['col_b'])))
# 10 loops, best of 3: 56 ms per loop
%timeit len(df.groupby(['col_a', 'col_b']))
# 1 loop, best of 3: 260 ms per loop
结果:
df.groupby(['col_a', 'col_b']).ngroups
# 3
len(df[['col_a', 'col_b']].drop_duplicates())
# 5
df[['col_a', 'col_b']].drop_duplicates().shape[0]
# 5
len(set(zip(df['col_a'],df['col_b'])))
# 2003
len(df.groupby(['col_a', 'col_b']))
# 2003
所以区别:
选项 1:
df.groupby(['col_a', 'col_b']).ngroups
速度很快,它排除了包含NaN
的行。
选项 2 和 3:
len(df[['col_a', 'col_b']].drop_duplicates())
df[['col_a', 'col_b']].drop_duplicates().shape[0]
相当快,它将NaN
视为唯一值。
选项 4 和 5:
len(set(zip(df['col_a'],df['col_b'])))
len(df.groupby(['col_a', 'col_b']))
慢,并且遵循numpy.nan == numpy.nan
为 False 的逻辑,因此不同的(nan, nan)行被认为是不同的。
In [105]: len(df.groupby(['col_a', 'col_b']))
Out[105]: 6
试试这个,我基本上是从 df 的行数中减去重复组的数量。 这是假设我们对 df 中的所有类别进行分组
df.shape[0] - df[['col_a','col_b']].duplicated().sum()
774 µs ± 603 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
import pandas as pd
data = {'field1':[1,4,1,68,9],'field2':[1,1,4,5,9]}
df = pd.DataFrame(data)
results = df.groupby('field1')['field2'].nunique()
results
输出:
field1
1 2
4 1
9 1
68 1
Name: field2, dtype: int64
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