Python dataframe中所有列的基数/不同计数

虽然dataframe.descripe（）对于某些摘要描述性统计数据（特别是四分位数和范围值）很有用，但它显然没有基数计数选项

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通过提供列列表并将默认值设置为“all”来获得数据帧中的基数计数有哪些选项或方法？您可以对数据帧系列的不同值进行计数。这将为您提供列名和基数。例如，对于数据帧：

names = pd.Categorical(['Tomba', 'Monica', 'Monica', 'Nancy', 'Neil', 'Chris'])
courses = pd.Categorical(['Physics', 'Geometry', 'Physics', 'Biology', 'Algebra', 'Algebra'])

df = pd.DataFrame({
    'Name' : names, 
    'Course': courses
})


Out[72]: df
     Course    Name
0   Physics   Tomba
1  Geometry  Monica
2   Physics  Monica
3   Biology   Nancy
4   Algebra    Neil
5   Algebra   Chris

df.apply(pd.Series.nunique)

Course    4
Name      5
dtype: int64

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或者，您可以使用。这里有一个例子

import pandas as pd

names = pd.Categorical(['Tomba', 'Monica', 'Monica', 'Nancy', 'Neil', 'Chris'])
courses = pd.Categorical(['Physics', 'Geometry', 'Physics', 'Biology', 'Algebra', 'Algebra'])
df = pd.DataFrame({'Name': names, 'Course': courses})

for col in df:
    cardinality = len(pd.Index(df[col]).value_counts())
    print(df[col].name + ": " + str(cardinality))

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你的意思是，你在做一些类似于<代码> DF的事情。应用（“nIn独有”）< /Cord>？@ jon Currices非常有用-没有考虑<代码>应用< /COD>跨列轴。请回答

df.nunique（）

就可以了，是在

pd.\uu版本\uuu

0.20.0

@JohnGalt，或者我想甚至可以扩展到：

df.agg（['min'、'max'、'sum'、'count'、'nunique'））

等等……是的，这是@JonClements在最初提出问题时提供的答案——但考虑到他拒绝创建答案，你可以得到答案。无论python的禅宗怎么说，拥有更多选项总是好的