对应的熊猫数（不同）

Question

我使用pandas作为数据库替代品，因为我有多个数据库（oracle，mssql等），并且无法对SQL等效命令进行一系列命令。我在DataFrame中加载了一个带有一些列的表：YEARMONTH, CLIENTCODE, SIZE, .... etc etc在SQL中，每年计算不同客户端的数量将是：SELECT count(distinct CLIENTCODE) FROM table GROUP BY YEARMONTH;结果将是201301    5000201302    13245如何在熊猫中做到这一点？

Answer 1

我相信这就是您想要的：

table.groupby('YEARMONTH').CLIENTCODE.nunique()

例：

In [2]: table

Out[2]: 

   CLIENTCODE  YEARMONTH

0           1     201301

1           1     201301

2           2     201301

3           1     201302

4           2     201302

5           2     201302

6           3     201302

In [3]: table.groupby('YEARMONTH').CLIENTCODE.nunique()

Out[3]: 

YEARMONTH

201301       2

201302       3

Answer 2

这是另一种方法，非常简单，可以说您的数据框名称为daat，列名称为YEARMONTH

daat.YEARMONTH.value_counts()

Answer 3

使用crosstab，这将返回比groupby nunique

pd.crosstab(df.YEARMONTH,df.CLIENTCODE)

Out[196]: 

CLIENTCODE  1  2  3

YEARMONTH          

201301      2  1  0

201302      1  2  1

稍作修改后，产生结果

pd.crosstab(df.YEARMONTH,df.CLIENTCODE).ne(0).sum(1)

Out[197]: 

YEARMONTH

201301    2

201302    3

dtype: int64