Python Groupby统计集合中唯一值的频率

我有一个像这样的DF

   User      Dept     
    1        Cook
    1        Cook
    1        Home
    2        Sports
    2        Travel
    2        Cook

我想统计每个部门内的唯一用户：

   Dept      User
   Cook      2
   Home      1
   Sports    1
   Travel    1

请注意，部门Cook只有两个用户，因为即使在“Cook”中找到了三个用户，也只有两个唯一的用户

我尝试了以下方法：

 df.groupby(['Dept']).count()  -- counts 'Cook' three times
 df.drop_duplicates(['Dept']).groupby('Dept')['User'].sum() -- over counts all departments 

---

我知道答案是群比，我就是想不出来

您可以使用

nunique

：

>>> df.groupby("Dept")["User"].nunique()
Dept
Cook      2
Home      1
Sports    1
Travel    1
Name: User, dtype: int64
>>> df.groupby("Dept")["User"].nunique().reset_index()
     Dept  User
0    Cook     2
1    Home     1
2  Sports     1
3  Travel     1

---

（请注意，我使用了您的示例数据，它在运动中只有一个唯一的用户。）

您真的很接近

df.drop_duplicates（）.groupby（'Dept'）.count（）

我想这可能是你想要的。嗨，达格哈，这个方法仍然在计算“库克”三次而不是两次。我需要每个部门的唯一用户数。用

.size（）

代替

.count（）

怎么样？这两种方法似乎对我都有效（py2.7，pandas 0.16.2）啊，是的，这很有效——忘记使用nunique了！用python给猫剥皮有很多不同的方法。非常感谢！