資料結構
網路
RDBMS
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理
化學
生物
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
時尚研究
法律研究Python - 使用 Numpy 對 Pandas 聚合進行去重計數
要進行去重計數，請在 Pandas 中使用 nunique。我們將對一列進行 groupby 分組，並使用 Numpy sum() 求和。
首先，匯入必要的庫 −
import pandas as pd import numpy as np
建立一個有 3 列的資料框。這些列具有重複的值 −
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Lexus'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Delhi','Chandigarh','Chandigarh'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90]
}
)在使用 nunique 的聚合 agg() 中進行去重計數。對於計數總和，我們正在使用 numpy sum() −
dataFrame = dataFrame.groupby("Car").agg({"Units": np.sum, "Place": pd.Series.nunique})示例
以下是程式碼 −
import pandas as pd
import numpy as np
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Lexus'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Delhi','Chandigarh','Chandigarh'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90]
}
)
print"DataFrame ...\n",dataFrame
# count distinct in aggregation with nunique
dataFrame = dataFrame.groupby("Car").agg({"Units": np.sum, "Place": pd.Series.nunique})
print"\nUpdated DataFrame ...\n",dataFrame輸出
這將生成以下輸出 −
DataFrame ... Car Place Units 0 BMW Delhi 100 1 Audi Bangalore 150 2 BMW Delhi 50 3 Lexus Chandigarh 110 4 Lexus Chandigarh 90 Updated DataFrame ... Units Place Car Audi 150 1 BMW 150 1 Lexus 200 1
更新日期： 2021 年 9 月 16 日
641 次瀏覽
廣告