pandas - 使用 pandas 进行 groupby 后的唯一元素总数

Question

我想通过分组获得独特元素的总数

示例数据框：

df = pd.DataFrame({'A': ['x', 'x', 'x','x','y']
                , 'B': ['a', 'c', 'c','b','e']
                , 'C': ['1', '2', '2','3','4']})

    A   B   C
0   x   a   1
1   x   c   2
2   x   c   2
3   x   b   3
4   y   e   4

我在下面尝试过，但没有一个能给我预期的结果

df.groupby(['A', 'B']).count()
df.groupby(['A', 'B'])['A'].nunique()
df.groupby(['A', 'B']).agg({"B": "sum"})

预期输出 X：3（唯一值为 a、b、c） Y：1（唯一值为 e）

标签： pandasdataframepandas-groupby

Answer 1

按 A 分组，然后计算 B 的唯一值

df.groupby('A').B.nunique()