根据条件过滤数据帧行 Pandas

Question

我有一个这样的数据框df ：

[ Date : mm/dd/yyyy ]

Date           Student_id    subject     Subject_Scores
11/30/2020     1000101       Math           70
11/25/2020     1000101       Physics        75
12/02/2020     1000101       Biology        60
11/25/2020     1000101       Chemistry      49
11/25/2020     1000101       English        80
12/02/2020     1000101       Sociology      50
11/25/2020     1000102       Physics        80
11/25/2020     1000102       Math           90
12/15/2020     1000102       Chemistry      63
12/15/2020     1000103       English        71

我怎样才能为每个单独的Student_id获取所有唯一的Date 。

Output date_df ：

Date           Student_id
11/30/2020     1000101
11/25/2020     1000101
12/02/2020     1000101
11/25/2020     1000102
12/15/2020     1000102
12/15/2020     1000103

另外，我需要每个Student_id的唯一Date计数：

Student_id   unique_date_count
1000101        3
1000102        2
1000103        1

编辑：由于唯一的子项目，我不能删除任何行，所以我怎样才能获得每个Student_id的唯一日期及其计数

我在这里先向您的帮助表示感谢！

Answer 1

使用DataFrame.drop_duplicates ：

df1 = df[['Date','Student_id']].drop_duplicates()
print (df1)
         Date  Student_id
0  11/30/2020     1000101
1  11/25/2020     1000101
2  12/02/2020     1000101
6  11/25/2020     1000102
8  12/15/2020     1000102
9  12/15/2020     1000103

然后Series.value_counts ：

s = df1['Student_id'].value_counts()
print (s)
1000101    3
1000102    2
1000103    1
Name: Student_id, dtype: int64

最后如果需要DataFrame添加Series.rename_axis和Series.reset_index ：

df2 = s.rename_axis('Student_id').reset_index(name='unique_date_count')
print (df2)
   Student_id  unique_date_count
0     1000101                  3
1     1000102                  2
2     1000103                  1

Answer 2

首先，您需要执行以下操作：

df_new=df.drop_duplicates()

其次，你可以做value_counts ，

df_new['Student_id'].value_counts()