計算熊貓分組對象中的唯一值

Question

我在pandas / python中有一張表，並且正在執行以下操作：

grouped_data = df_comments_cols ['article_id']。groupby（df_comments_cols ['user_id']）

現在，要計算每個用戶的文章數，請執行以下操作：

ct_grouped_data = grouped_data.count（）

以上計算了每個用戶的文章ID數。 但是，有時每個用戶有多個相同的商品ID（從某種意義上說，一個用戶與該商品進行了多次交互），而我只希望為每個用戶計算唯一的商品ID-有一種快速的方法嗎？

提前致謝。

Answer 1

我認為您可能正在尋找的是nunique ，您可以像這樣調用GroupBy對象：

In [63]: df = DataFrame({'a': randn(1000, 1)})

In [64]: df['user_id'] = randint(100, 1000, size=len(df))

In [65]: df['article_id'] = randint(100, size=len(df))

In [66]: gb = df.article_id.groupby(df.user_id)

In [67]: gb.nunique()
Out[67]:
user_id
100        2
101        1
102        1
104        2
105        1
106        2
107        1
110        1
111        4
112        2
113        1
114        2
115        1
116        1
118        1
...
976        3
980        1
982        1
983        1
986        1
987        1
988        1
989        2
990        1
993        1
994        2
996        1
997        1
998        1
999        1
Length: 617, dtype: int64