Comment Pandas peut-il atteindre un nombre de clients équivalent au « compte (distinct) » de SQL pour chaque année ?

Trouver le nombre de clients uniques par an dans Pandas équivalent au « compte (distinct) » de SQL

En SQL, compter les clients distincts par an peut être réalisé avec la requête suivante :

<code class="sql">SELECT count(distinct CLIENTCODE) FROM table GROUP BY YEARMONTH;</code>

Pour effectuer une opération similaire dans Pandas, qui est couramment utilisé comme substitut de base de données, vous pouvez utiliser la fonction nunique() avec la méthode groupby() :

<code class="python">table.groupby('YEARMONTH').CLIENTCODE.nunique()</code>

Cet extrait de code regroupe la table du bloc de données par la colonne « YEARMONTH », puis applique la fonction nunique() pour compter les clients uniques pour chaque année. Le résultat sera une série pandas avec les mois de l'année comme index et le nombre de clients uniques par an comme valeurs.

Par exemple, si votre tableau contient les données suivantes :

CLIENTCODE	YEARMONTH
1	201301
1	201301
2	201301
1	201302
2	201302
2	201302
3	201302

L'application de la fonction nunique() produira le résultat suivant :

<code class="python">YEARMONTH
201301       2
201302       3</code>

Ce résultat indique que pour 201301, il y a 2 clients uniques, et pour 201302, il y a 3 clients uniques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!