python - 如何在 groupby() 之后查找非唯一行数

Question

我有一个df具有两个特征的数据框：ID_owner, ID_phone，我必须找到：

1. 有多少人拥有的不仅仅是n手机。
2. 多个所有者共享的电话，ID_phone拥有一个或多个ID_owner.

为了回答第一个问题，我尝试过：

df.groupby('`ID_owner`')['`ID_phone'].nunique().to_frame()

这似乎不起作用，因为我需要ID_owner在分组后计算每个重复行的数量。我在第二个问题中遇到了同样的问题。

我想知道是否存在pandas针对此类问题的特定方法或功能。

第一个问题的输出应该是一个包含两列的数据框：一列显示 ，ID_owner第二列显示拥有的智能手机数量ID_owner。

标签： pythonpandasdataframe

Answer 1

尽管您似乎想保留聚合表，但您似乎过早地对表进行了切片。要回答您的第一个问题，以下代码将起作用。

n = 2

(df.groupby('ID_owner').agg({'ID_phone': pd.Series.nunique}).query('ID_phone > @n').shape[0]

要回答您的第二个问题，您可以反转上述查询中的 ID，更改 n，然后选择“ID_phone”列。