如何計算Pandas Dataframe中變量的唯一組合

Question

我正在使用pandas來計算數據幀中變量集的唯一組合。 我目前正在使用.groupby（）函數，但我認為我缺少它的一部分功能。

示例代碼：

import pandas
df = pd.DataFrame([['A','C','G'],
                   ['A','C','H'],
                   ['A','D','G'],
                   ['A','D','H'],
                   ['B','E','I'],
                   ['B','F','I']], columns=['a','b','c'])
df

   a  b  c
0  A  C  G
1  A  C  H
2  A  D  G
3  A  D  H
4  B  E  I
5  B  F  I

我想知道，對於每個獨特的價值a，它有多少不同的b？ 在此示例中，所需輸出為A：2，B：2，因為A具有兩個唯一的b值，B具有兩個唯一的b值。

如果我計算每個的唯一c，我會期望A：2，B：1。

我目前的代碼是：

df.groupby(['a','b'],as_index=False).count().groupby(['a'], as_index=False).count()[['a','b']]

   a  b
0  A  2
1  B  2

df.groupby(['a','c'], as_index=False).count().groupby(['a'],as_index=False).count()[['a','c']]

   a  c
0  A  2
1  B  1

這給了我正確的結果，但我認為應該有辦法避免兩組groupby（）和count（），不是嗎？

Answer 1

nunique怎么nunique ？

df.groupby('a')['b'].nunique()
Out[36]: 
a
A    2
B    2
Name: b, dtype: int64