Подсчет уникальных значений в столбце в pandas dataframe, как в Qlik?

Если у меня есть таблица вроде этого:

df = pd.DataFrame({
         'hID': [101, 102, 103, 101, 102, 104, 105, 101],
         'dID': [10, 11, 12, 10, 11, 10, 12, 10],
         'uID': ['James', 'Henry', 'Abe', 'James', 'Henry', 'Brian', 'Claude', 'James'],
         'mID': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'A', 'A', 'C']
})

Я могу сделать count(distinct hID) в Qlik, чтобы придумать счет 5 для уникального hID. Как это сделать в python с использованием фреймворка pandas? Или, может быть, массивный массив? Точно так же, если бы сделать count(hID) я получу 8 в Qlik. Каков эквивалентный способ сделать это в пандах?

Ответы

Ответ 1

Считайте значения distict, используйте nunique:

df['hID'].nunique()
5

Учитывать только ненулевые значения, использовать count:

df['hID'].count()
8

Считать общие значения, включая нулевые значения, использовать атрибут size:

df['hID'].size
8

Изменить для добавления условия

Использовать булевское индексирование:

df.loc[df['mID']=='A','hID'].agg(['nunique','count','size'])

ИЛИ используя query:

df.query('mID == "A"')['hID'].agg(['nunique','count','size'])

Выход:

nunique    5
count      5
size       5
Name: hID, dtype: int64

Ответ 2

Если я предполагаю, что данные - это имя вашего фрейма данных, вы можете сделать следующее:

data['race'].value_counts()

это покажет вам отдельный элемент и их количество.

Ответ 3

Или получите количество уникальных значений для каждого столбца:

df.nunique()

dID    3
hID    5
mID    3
uID    5
dtype: int64

Новое в pandas 0.20.0 pd.DataFrame.agg

df.agg(['count', 'size', 'nunique'])

         dID  hID  mID  uID
count      8    8    8    8
size       8    8    8    8
nunique    3    5    3    5

Вы всегда были в состоянии сделать agg внутри groupby. Я использовал stack в конце, потому что мне нравится презентация лучше.

df.groupby('mID').agg(['count', 'size', 'nunique']).stack()


             dID  hID  uID
mID                       
A   count      5    5    5
    size       5    5    5
    nunique    3    5    5
B   count      2    2    2
    size       2    2    2
    nunique    2    2    2
C   count      1    1    1
    size       1    1    1
    nunique    1    1    1

Ответ 4

Вы можете использовать nunique в nunique:

df.hID.nunique()
# 5

Ответ 5

Вы можете использовать уникальное свойство с помощью функции len

len (df ['hID']. unique()) 5