Pandas 實現分組計數且不計重復
在對dataframe進行分析的時候會遇到需要分組計數，計數的column中屬性有重復，但又需要僅對不重復的項計數（即重復N次出現的項隻計1次）。
函數如下：
dataframe.groupby([‘分組的列名’]).需要計數的列名.nunique()
舉例：
數組“data”如下：
| StoreID | Sales | SalesDate | Channel |
|---|---|---|---|
| A | 100 | 2018/1/1 | 01 |
| A | 90 | 2018/1/1 | 02 |
| A | 110 | 2018/1/2 | 01 |
| B | 82.2 | 2018/1/1 | 01 |
| B | 90 | 2018/1/2 | 02 |
如果要按StoreID來統計每一傢店的營業日期數（可以通過不計重復的count “SalesDate”來完成）
代碼如下：
data.groupby(['StoreID']).SalesDate.nunique()
補充：pandas 統計分組內不重復計數
在數據分析中的數據處理過程中，經常需要對數據進行分組計數，看下下面這組數據
數據中name 為C 的有三行，其中有2個code是重復的
目標：
按name 分組，統計每組中code的不重復數量
df.groupby('name')['code'].nunique()
# 以name 分組後，統計code的不重復數目
結果如下：
排序
df.groupby('name')['code'].nunique().sort_values(ascending=False)
# 以name 分組後，統計code的不重復數目
以上為個人經驗，希望能給大傢一個參考，也希望大傢多多支持WalkonNet。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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