Python 按熊猫图中的每个唯一值计数打印关键点计数

我有一组数据，我想从中绘制每个唯一id计数的键数（x=唯一id计数，y=键计数），我正在尝试学习如何利用熊猫的

pandas

在这种情况下：

唯一\u id 1=密钥计数2

唯一\u id 2=密钥计数1

from pandas import *
key_items = ("a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "b", "b", "c", "c", "c")
id_data = ("X", "X", "X", "X", "X", "X", "X", "Y", "Y", "Y", "X", "X", "X")

df = DataFrame({'keys': key_items, 'ids': id_data})

通过从数据帧中取出数据并对其进行重组，然后重新构建一个新的数据帧，我成功地将数据转换为我想要的内容。在这种情况下，可能最好在python中完成这一切，而不使用pandas

unique_values = defaultdict(list)
for items in df.itertuples(index=False):
    key = items[1]
    v = items[0]
    unique_values[key].append(v)

unique_values_count = {}
for k, values in unique_values.iteritems():
    unique_values_count[k] = [len(set(values))]

# reformat for plotting
key_col = ("a", "b", "c")
id_col = [unique_values_count[k][0] for k in key_col]



df2 = DataFrame({"keys":key_col, "unique_id_count": id_col})
df2.groupby("unique_id_count").size().plot(kind="bar")

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有没有更好的方法可以更直接地使用初始数据帧来执行此操作？

直接使用

value\u counts（）

s = df.groupby("keys").ids.agg(lambda x:len(x.unique()))
pd.value_counts(s).plot(kind="bar")

一个简单的解决方案是-

df['your_column'].count_values().plot.bar(rot=0)

如果您希望在值太多时限制条数-

df['your_column'].count_values()[:no_of_values].plot.bar(rot=0)

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这可以简化一点：

s

可以在不使用lambda的情况下使用pandas

nunique

函数进行计算，例如：

s=df.groupby（“key”）.agg（Series.nunique）

给出错误

（）缺少两个必需的位置参数：“x”和“height”

，对我有效的修复是

df['ids'].value\u counts（）.plot（kind='bar'））

，熊猫版0.22真棒。这也命名了酒吧，例如：X，Y。非常感谢：）。根据前面的回答，我看不出这一点。

df['your_column'].count_values()[:no_of_values].plot.bar(rot=0)