Python 数据帧的基于行的筛选器

我想对数据帧执行分析。 这是我的数据帧格式

df_Input=pd.read_excel（“/home/cc/Downloads/date.xlsx”）

我想找到计数（每个唯一值的计数）和每个唯一ID可以保存的唯一值。输出应该是如下所示的数据帧

ID  |  BOOK_Count | Book_values  |Type_count |  Type_values
-----------------------------------------------------------
1   |    2        |  [ABC,DCF]   | 1         |    [MAR,oop]
45  |    2        |  [PQR,EDF]   | 2         |    [Fin,TAB]

---

我试过了，但是有很多圈。提前感谢

IIUC，您可以使用以下功能：

df_out = df.groupby('ID')['BOOK','Type'].agg(['nunique', lambda x: list(set(x))])
df_out = df_out.rename(columns={'nunique':'count', '<lambda>':'values'})
df_out.columns = df_out.columns.map('_'.join)
print(df_out)

---

假设我们有这个数据帧：

    ID  BOOK type
0   1   ABC  MAR
1   0   PQR  TAB
2   1   EDF  Fin
3   0   DCF  oop
4   1   PQR  TAB

您可以使用

json

聚合格式，如下所示：

aggreg = {
'BOOK':{
    'BOOK_COUNT' : len,
    'BOOK_values' : lambda r : r.tolist()
},

'type':{
    'Type_COUNT' : len,
    'Type_values' : lambda r : r.tolist()
} 
}

然后，使用

groupby

：

df.groupby('ID').agg(aggreg)

#output :
          BOOK              type
    BOOK_COUNT  BOOK_values Type_COUNT  Type_values
ID              
0            2    [PQR, DCF]        2   [TAB, oop]
1            3    [ABC, EDF, PQR]   3   [MAR, Fin, TAB]

---

是的，只是身份证

aggreg = {
'BOOK':{
    'BOOK_COUNT' : len,
    'BOOK_values' : lambda r : r.tolist()
},

'type':{
    'Type_COUNT' : len,
    'Type_values' : lambda r : r.tolist()
} 
}

df.groupby('ID').agg(aggreg)

#output :
          BOOK              type
    BOOK_COUNT  BOOK_values Type_COUNT  Type_values
ID              
0            2    [PQR, DCF]        2   [TAB, oop]
1            3    [ABC, EDF, PQR]   3   [MAR, Fin, TAB]