如何使用python groupby或.DataFrameGroupBy对象创建唯一的组合列表

是否有更有效的方法使用pandas groupby或pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy对象来创建唯一的列表、系列或数据帧，其中我需要N列中的2列的唯一组合。例如，如果我有列：Date、Name、Item Purchased，我只想知道唯一的名称和日期组合，这很好：

y = x.groupby(['Date','Name']).count()
y = y.reset_index()[['Date', 'Name']]

但我觉得应该有一种更干净的使用方法

y = x.groupby(['Date','Name'])

但是y.index给了我一个错误，尽管y.keys有效。这实际上让我问了一个一般性的问题，pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy对象方便做什么

谢谢

这里不需要使用——事实上也不应该使用——groupby。您可以使用来获取唯一的行：

x.drop_duplicates(['Date','Name'])

演示：

---

你不应该使用groupby，因为

x.groupby（['Date'，'Name']）.count（）

对 每个组中的元素数，但不使用计数——这是一个浪费的计算

x.groupby（['Date'，'Name']）.count（）

在以下情况下引发AttributeError

x

只有

日期

和

名称

列

drop\u duplicates

在这方面要快得多

---

，例如计算每组中的元素数，或计算每组的一些统计数据（如总和或平均数等）。

您需要什么

y.keys

没有给您的信息？“y.index给我一个错误，”请显示错误信息？理想情况下，使用一个示例数据帧来演示它。

In [156]: x = pd.DataFrame({'Date':[0,1,2]*2, 'Name':list('ABC')*2})

In [158]: x
Out[158]: 
   Date Name
0     0    A
1     1    B
2     2    C
3     0    A
4     1    B
5     2    C

In [160]: x.drop_duplicates(['Date','Name'])
Out[160]: 
   Date Name
0     0    A
1     1    B
2     2    C