Pandas でグループごとに個別の値を数える方法は?

Pandas の同等物: グループごとの個別カウント

データベースの代替として Pandas を使用する場合、多くの場合、個別のカウントなどの複雑な操作を実行する必要があります。グループ。この場合、年月ごとの個別のクライアントの数をカウントしたいと考えています。

SQL では、これは count(distinct) 集計関数を使用して実現できます。ただし、Pandas は、この操作に対して少し異なる構文を提供します。

Pandas で年月ごとに個別のクライアントをカウントするには、次のコードを使用できます。

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

groupby() 関数指定された列 (この場合は YEARMONTH) に基づいて DataFrame をグループに分割します。次に、nunique() 関数は、各グループ内の一意の値の数をカウントします。

説明する例を次に示します。

<code class="python">import pandas as pd

# Create a DataFrame with sample data
data = {
    'YEARMONTH': ['201301', '201301', '201301', '201302', '201302', '201302', '201302'],
    'CLIENTCODE': [1, 1, 2, 1, 2, 2, 3]
}
table = pd.DataFrame(data)

# Count distinct clients per year month
result = table.groupby('YEARMONTH').CLIENTCODE.nunique()

print(result)</code>

出力:

YEARMONTH
201301    2
201302    3

ご覧のとおり、結果は SQL クエリからの予想される出力と一致しています。

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