将 SQL 的 COUNT(DISTINCT) 转换为 Pandas：如何使用 nunique() 方法？

将 SQL 的 COUNT(DISTINCT) 转换为 Pandas 等效项

在数据操作领域，Pandas 已成为管理表格的有力工具数据。在处理 Oracle 和 SQL Server 等不同数据源时，用户可能会遇到将 SQL 查询转换为高效 Pandas 操作的挑战。一项常见任务涉及计算不同值的数量，该任务需要与 SQL 的 COUNT(DISTINCT) 函数“等效”。

为了在 Pandas 中实现这一目标，让我们开始探索包含列的表代表 YEARMONTH、CLIENTCODE 和各种其他属性。在 SQL 中，可以使用以下查询来完成每年的不同客户端计数：

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

此查询生成的结果显示每年的不同客户端计数。我们如何在 Pandas 中复制此功能？

解决方案在于利用 nunique() 方法：

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

此表达式按 YEARMONTH 列对数据进行分组并应用 nunique()方法到每个组内的 CLIENTCODE 系列。结果是一个 DataFrame，其中列出了 YEARMONTH 值以及每年的不同客户端数量。

为了说明这一点，请考虑一个名为 table 的示例 DataFrame：

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

应用 nunique( ) 方法产生：

YEARMONTH
201301       2
201302       3

因此，Pandas 的 nunique() 方法提供了与 SQL 的 COUNT(DISTINCT) 等效的功能，用于有效地计算指定列中的不同值。

以上是将 SQL 的 COUNT(DISTINCT) 转换为 Pandas：如何使用 nunique() 方法？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！