Python 如何在同一列上分组和聚合

我有一个销售数据框

Date    Store   Company     product             Amount
1-1-18  A       company_x       A001               10
1-1-18  A       company_y       A002               20
1-1-18  A       comapny_z       A003               30
1-1-18  B       comapny_x       A001               40
1-1-18  B       company_y       A002               50
1-1-18  B       company_z       A003               60
2-1-18  A       company_x       A001               10
2-1-18  A       company_y       A002               20
2-1-18  A       comapny_z       A003               30
2-1-18  B       comapny_x       A001               40
2-1-18  B       company_y       A002               50
2-1-18  B       company_z       A003               60
2-1-18  A       company_x       A001               10
2-1-18  A       company_y       A002               20
2-1-18  A       comapny_z       A003               30
2-1-18  B       comapny_x       A001               40
2-1-18  B       company_y       A002               50
2-1-18  B       company_z       A003               60
2-1-18  A       company_x       A001               10
2-1-18  A       company_y       A002               20
2-1-18  A       comapny_z       A003               30
2-1-18  B       comapny_x       A001               40
2-1-18  B       company_y       A002               50
2-1-18  B       company_z       A003               60
3-1-18  A       company_x       A001               10
3-1-18  A       company_y       A002               20
3-1-18  A       comapny_z       A003               30
3-1-18  B       comapny_x       A001               40
3-1-18  B       company_y       A002               50
3-1-18  B       company_z       A003               60

我想按产品、公司和商店获得每个产品分组的销售订单的唯一计数

Store   Company     product          Count
A       Company_x       A001            5 
B       Company_y       A002            5
C       Company_z       A003            5

我试过了

df.groupby(['Store','Company','Product'],as_index='False').agg({'product':'nunique'})

但python给了我一个值错误，显然我不能使用同一列进行分组和聚合

我将感谢你对我实现目标的善意帮助

编辑：

我很感激你的回答帮助我，但那是我的错。实际上，我想知道这些产品销售的唯一天数

---

因此，解决方案是df.groupby（['Store'，'Company'，'Product']），as_index='False'）.agg（{'Date'：'nunique'}）

似乎有两个问题：

您的系列名称是

产品

，而不是

产品

要获取项目数，可以使用

len

nunique

提供唯一值的数量

下面是一个演示：

res = df.groupby(['Store','Company','product'],as_index='False').agg({'product': len})

print(res)
                         product
Store Company   product         
A     comapny_z A003           5
      company_x A001           5
      company_y A002           5
B     comapny_x A001           5
      company_y A002           5
      company_z A003           5

---

在索引

product

上使用

nunique

进行聚合将返回每组

1

，因为

product

是索引中的最后一级

使用聚合函数

'size'

并将序列重命名为

count

，如示例所示。然后

reset_index

，或者使用选项

将groupby设置为_index=False

df.groupby(['Store', 'Company', 'product']).agg('size').rename('count').reset_index()

  Store    Company product  count
0     A  comapny_z    A003      5
1     A  company_x    A001      5
2     A  company_y    A002      5
3     B  comapny_x    A001      5
4     B  company_y    A002      5
5     B  company_z    A003      5

---

groupby上的

count

将返回唯一行的所有计数，然后选择amount并重命名列将完成此工作

data.groupby(['Store','Company','product'],as_index='False').count()['Amount'].rename('count').reset_index()

  Store    Company product  count
0     A  comapny_z    A003      5
1     A  company_x    A001      5
2     A  company_y    A002      5
3     B  comapny_x    A001      5
4     B  company_y    A002      5
5     B  company_z    A003      5

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您好@jpp，您刚刚运行了代码吗，我运行了同一段代码，我得到了这个错误值error:cannotinsert product，已经存在。您提到的产品错误是一个错误typo@AhamedMoosa，很遗憾，我无法复制您的错误。您可以尝试使用

df.head（）.to_dict（）

的输出编辑您的问题，这样我们就有了一个完整的示例。您好@jpp，感谢您指出，这是我的错误，我想知道它的唯一售出天数。我已经编辑了我的问题，谢谢阿里的帮助。感激