


Zählen eindeutiger Werte gruppiert nach Domäne in Pandas
Um die eindeutigen Benutzer-IDs innerhalb jeder Domäne zu ermitteln, können Sie nunique() von Pandas verwenden Funktion. Diese Funktion zählt die Anzahl der eindeutigen Werte in einer bestimmten Spalte, gruppiert nach einer oder mehreren anderen Spalten.
In Ihrem Fall können Sie die Daten nach Domäne gruppieren und nunique() verwenden, um die eindeutigen Werte in der ID zu zählen Spalte:
<code class="python">df.groupby('domain')['ID'].nunique()</code>
Dadurch wird ein DataFrame mit den Domänen als Index und der Anzahl der eindeutigen IDs für jede Domäne als Werten erstellt:
domain | count |
---|---|
vk.com | 3 |
twitter.com | 2 |
facebook.com | 1 |
google.com | 1 |
Wenn Ihre Domänenwerte führende Werte haben oder nachgestellte einfache Anführungszeichen (') können Sie diese vor dem Gruppieren mit der Methode str.strip("'") entfernen:
<code class="python">df.groupby(df.domain.str.strip("'"))['ID'].nunique()</code>
Alternativ können Sie den Domänenspaltennamen im Ausgabe-DataFrame beibehalten, indem Sie verwenden die agg()-Funktion mit as_index=False:
<code class="python">df.groupby(by='domain', as_index=False).agg({'ID': pd.Series.nunique})</code>
Dieser Ansatz gibt einen DataFrame mit der Domänenspalte und einer neuen Spalte namens „ID“ zurück, die die Anzahl der eindeutigen IDs für jede Domäne enthält.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie zähle ich in Pandas unterschiedliche, nach Domäne gruppierte Werte?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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