Python 熊猫：如何总结数据、分组、独特

以下是我正在使用的数据帧：

company | pc-serial | software
--------+-----------+--------------------
A       | 1         | Word
A       | 1         | Excel
A       | 2         | Word
A       | 3         | PowerPoint
B       | 4         | Word
B       | 4         | Excel
B       | 4         | Visio
B       | 5         | Word
B       | 5         | PowerPoint

我想建立一个新的数据框架，告诉我每个公司拥有的独特软件的数量，结果应该是：

company | unique_sw
--------+--------------
A       | 3
B       | 4

A有3个（Word、Excel和PowerPoint），B有4个（Word、Excel、PowerPoint和Visio）

我尝试了

df.groupby（'company'）['software'].count（）

它给出了所有软件A有4个，B有5个的计数。如果我更改

unique（）

的

count（）

，它将首次出现“软件”

因此，我不知道如何汇总这些信息。

请使用以下信息：

df.groupby('company')['software'].nunique()

改用这个：

df.groupby('company')['software'].nunique()

或者您可以通过

删除重复项来修复代码

df.drop_duplicates(['company','software']).groupby('company').software.count()
Out[690]: 
company
A    3
B    4
Name: software, dtype: int64

或者您可以通过
删除重复项来修复代码

df.drop_duplicates(['company','software']).groupby('company').software.count()
Out[690]: 
company
A    3
B    4
Name: software, dtype: int64

美丽的！谢谢！美丽的！谢谢！