Pandas：從列到唯一值的總和值

Question

我有數據幀

ID    time    coeff   category
111    12      1.5     shop
111    15      1.5       shop
222    12      0.8     shop
222    18      0.8     shop

我需要得到

category    unique_users
 shop         2.3

如果我試試

result = df.groupby(['category']).agg({'ID': pd.Series.nunique}).rename(columns={ 'member_id': 'unique_users'}).reset_index()

我得到2 ，因為它返回df.ID唯一。 如何在df.coeff為唯一的df.ID求和值？

Answer 1

這是一種方式

In [2314]: (df.groupby('category')
              .apply(lambda x: x.groupby('ID').coeff.first().sum())
              .reset_index(name='unique_users'))
Out[2314]:
  category  unique_users
0     shop           2.3

Answer 2

通過使用drop_duplicates

df.drop_duplicates(['ID','category']).groupby('category').agg({'coeff':'sum'})
    Out[763]: 
              coeff
    category       
    shop        2.3

Answer 3

這應該做你想要的：

df.drop_duplicates(subset=['ID']).groupby(['category']).agg(sum).drop(['ID', 'time'], axis=1)

Out[133]: 
          coeff
category       
shop        2.3