使用 'count(distinct)' 在 Pandas 中等效的 SQL 查询
在 SQL 中,可以使用以下方法来实现计算列中的不同值“计数(不同)”功能。例如,要计算每年每月的唯一客户端代码:
<code class="sql">SELECT count(distinct CLIENTCODE) FROM table GROUP BY YEARMONTH;</code>
可以在分组 DataFrame 上使用“nunique()”方法在 Pandas 中执行类似的操作。通过按“YEARMONTH”列对数据进行分组,然后对“CLIENTCODE”列调用“nunique()”,我们可以获得每年每月的唯一客户数量。
<code class="python">table.groupby('YEARMONTH').CLIENTCODE.nunique()</code>
示例:
考虑一个包含以下列的 DataFrame “表”:
CLIENTCODE | YEARMONTH |
---|---|
1 | 201301 |
1 | 201301 |
2 | 201301 |
1 | 201302 |
2 | 201302 |
2 | 201302 |
3 | 201302 |
应用上述代码会产生:
<code class="python">Out[3]: YEARMONTH 201301 2 201302 3</code>
此输出与预期匹配结果,显示每年每月的唯一客户数量。
以上是如何使用'nunique()”在 Pandas 中执行等效的 SQL'count(distinct)”?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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