SQL の COUNT(DISTINCT) を Pandas に変換する: nunique() メソッドを使用する方法

SQL の COUNT(DISTINCT) を Pandas の等価物に変換する

データ操作の分野では、Pandas は表形式を管理するための強力なツールとして浮上しています。データ。 Oracle や SQL Server などの多様なデータ ソースを扱う場合、ユーザーは SQL クエリを効率的な Pandas 操作に変換する際に課題に遭遇する可能性があります。一般的なタスクの 1 つは、個別の値の数をカウントすることです。これは、SQL の COUNT(DISTINCT) 関数と「同等」を呼び出すタスクです。

Pandas でこれを実現するには、列を含むテーブルの探索を始めましょう。 YEARMONTH、CLIENTCODE、その他のさまざまな属性を表します。 SQL では、年間の個別のクライアントの数を次のクエリでカウントできます。

SELECT count(distinct CLIENTCODE) FROM table GROUP BY YEARMONTH;

このクエリでは、年間の個別のクライアントの数を表示する結果が得られます。この機能を Pandas で複製するにはどうすればよいでしょうか?

解決策は nunique() メソッドを利用することです:

table.groupby('YEARMONTH').CLIENTCODE.nunique()

この式はデータを YEARMONTH 列でグループ化し、nunique() を適用します。各グループ内の CLIENTCODE シリーズへのメソッド。結果は、YEARMONTH 値と各年の個別のクライアント数をリストする DataFrame です。

説明のために、table という名前のサンプル DataFrame を考えてみましょう。

   CLIENTCODE  YEARMONTH
0           1     201301
1           1     201301
2           2     201301
3           1     201302
4           2     201302
5           2     201302
6           3     201302

nunique( ) メソッドの結果:

YEARMONTH
201301       2
201302       3

したがって、Pandas の nunique() メソッドは、指定された列内の個別の値を効率的にカウントするための SQL の COUNT(DISTINCT) と同等の機能を提供します。

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