python熊猫：执行分组和提取唯一实体计数的最简单方法？

我的df：

如何按“nr”分组并在“name”列中计算不同的名称？在mysql（groupby和distinct命令）等所有语言中，这一定是一个非常简单的命令，但我在pandas中找不到。有人能帮忙吗？

您需要：

因此，这将返回按“nr”分组的列的唯一值的数量，您需要：

因此，这将返回按“nr”分组的列的唯一值的数目。

使用

nunique（）

或者，使用

pd.Series.nunique

In [4]:

df.groupby('nr')['name'].nunique()
Out[4]:
nr
1    2
2    3
Name: name, dtype: int64

In [13]: df.groupby('nr')['name'].nunique()
Out[13]:
nr
1     2
2     3

此外，您还可以在

agg（）中使用
nunique（）

有趣的是，有时我注意到
len（x.unique（））
比上述方法快得多

In [15]: df.groupby('nr').agg({'name': lambda x: x.nunique()})
Out[15]:
    name
nr
1      2
2      3

使用
nunique（）

或者，使用
pd.Series.nunique

In [4]:

df.groupby('nr')['name'].nunique()
Out[4]:
nr
1    2
2    3
Name: name, dtype: int64

In [13]: df.groupby('nr')['name'].nunique()
Out[13]:
nr
1     2
2     3

此外，您还可以在
agg（）中使用
nunique（）

有趣的是，有时我注意到
len（x.unique（））
比上述方法快得多

In [15]: df.groupby('nr').agg({'name': lambda x: x.nunique()})
Out[15]:
    name
nr
1      2
2      3