如何按唯一值 pandas groupby

Question

在我提出問題之前，我希望知道我查看了以下頁面，但它沒有返回我具體需要的內容：

使用 pandas groupby 計算唯一值

假設我有以下四個人試圖猜測代碼的 df。 每個人有兩個猜測：

df = pd.DataFrame({'name':['Sally', 'John', 'Lucy', 'Mark','Sally', 'John', 'Lucy', 'Mark'], 
                   'guess':['123', '321', '213', '312', '321', '231', '123', '312']})

df

    name    guess
0   Sally   123
1   John    321
2   Lucy    213
3   Mark    312
4   Sally   321
5   John    231
6   Lucy    123
7   Mark    312

我想知道每個人有多少完全獨特的猜測。 也就是說，我不想知道每個人在他們自己的猜測中有多少獨特的猜測，而是我想知道他們在所有猜測中有多少獨特的猜測。 讓我詳細說明。

使用上面鏈接的帖子中的代碼，這就是我得到的：

df.groupby('name')[['guess']].nunique()


      guess
name    
John    2
Lucy    2
Mark    1
Sally   2

這將返回每個人與他們自己的猜測相比有多少獨特的猜測。 同樣，我要尋找的是每個人在所有總猜測（也就是整個庫）中有多少個獨特的猜測。 這是我正在尋找的 output：

      guess count
name    
John    1     2
Lucy    1     2
Mark    0     2
Sally   0     2

因為約翰的猜測之一 (231) 和露西的猜測之一 (213) 在所有猜測中是唯一的。 有一列顯示每個人的總猜測數也很好。

先感謝您！

Answer 1

您可以首先通過按guess分組找出哪些猜測是唯一的，然后只需對name進行分組計數和總和即可得到最終的output：

In [64]: df['unique'] = df['guess'].map(df.groupby("guess").count()['name'] == 1).astype(int)

In [65]: df.groupby("name")['unique'].agg(['sum', 'count']).rename(columns={'sum': 'guess'})
Out[65]:
       guess  count
name
John     1      2
Lucy     1      2
Mark     0      2
Sally    0      2