如何使用“nunique()”在 Pandas 中执行等效的 SQL“count(distinct)”？

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。

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