Python 3.x 计算数据帧中不同行数的最简单方法？

我只是：

len(my_df.drop_duplicates())

难道没有比这更优雅的方法吗？ 在R中，您可以执行以下操作：

nrow(distinct(my_df))

drop_duplicates（）让我感到担忧，因为作为Python的新用户，我不知道正在进行哪些操作，以及需要存储/覆盖哪些操作的副本以使环境保持更改

事实上，在谷歌上搜索并没有给我一个清晰的一键回答，我认为这是一个简单的功能，让我有点担心

谢谢

len(pd.unique(my_df))

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我想你是在寻找独一无二的。

在

熊猫

中，你可以通过另一种方式

groupby

或

duplicated

使用

sum

df.groupby(list(df)).ngroup() 

(~df.duplicated()).sum()

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同样作为

R

和

python

用户，我知道从

R

切换到

pandas

很难，但最常见的方法是

删除重复项

对不起，df.groupby（list（df））.ngroup（）似乎没有给我我想要的…我的意思是我可以写一个函数来实现这一点…但肯定有一个函数或方法只需要将数据帧作为输入，并输出不同记录的数量？我只需要一个标量“n”输出。@Jamalan关于

df.duplicated

这个方法怎么样？我的df是90条记录和3个变量，出于某种原因，这给了我一个广播错误。请添加一个示例说明您的目标。显示一些具有预期输出的示例数据