Pandas 等效项:按组进行不同计数
当使用 Pandas 作为数据库替代方案时,通常需要执行复杂的操作,例如按组进行不同计数团体。在本例中,我们想要计算每年每月的不同客户端数量。
在 SQL 中,这可以使用 count(distinct) 聚合函数来实现。然而,Pandas 为此操作提供了稍微不同的语法。
要计算 Pandas 中每年每月的不同客户端,我们可以使用以下代码:
<code class="python">table.groupby('YEARMONTH').CLIENTCODE.nunique()</code>
groupby() 函数根据指定列(本例中为 YEARMONTH)将 DataFrame 分成组。然后,nunique() 函数计算每个组中唯一值的数量。
这里有一个示例来说明:
<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>
输出:
YEARMONTH 201301 2 201302 3
正如您所见可以看到,结果与 SQL 查询的预期输出相匹配。
以上是如何按组计算 Pandas 中的不同值?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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