Pandas에서 그룹당 고유 값 계산

Ahmed Waheed 2023년1월30일

Pandas Pandas DataFrame

df.groupby().nunique()메소드
df.groupby().agg()메소드
df.groupby().unique()메소드

큰 데이터 세트로 작업 할 때 특정 데이터 그룹에 일부 기능을 적용해야하는 경우가 있습니다. 예를 들어, 우리는국가의 데이터 세트와 사적인 문제에 사용하는 개인코드를 가지고 있습니다. 우리는 한 국가에서 사용하는 코드 수를 세고 싶습니다. 아래에는 고유 값을 계산하는 다양한 방법이 나와 있습니다.

다음 섹션에서 같은DataFrame을 다음과 같이 사용할 것입니다.

import pandas as pd

data = [
    [999, "Switzerland"],
    [113, "Switzerland"],
    [112, "Japan"],
    [112, "Switzerland"],
    [113, "Canada"],
    [114, "Japan"],
    [100, "Germany"],
    [114, "Japan"],
    [115, "Germany"],
]
df = pd.DataFrame(data, columns=["code", "Countries"])
print(df)

출력은 다음과 같습니다.

   code    Countries
0   999  Switzerland
1   113  Switzerland
2   112        Japan
3   112  Switzerland
4   113       Canada
5   114        Japan
6   100      Germany
7   114        Japan
8   115      Germany

`df.groupby().nunique()`메소드

df.groupby().nunique()함수가 어떻게 우리나라를 ‘그룹별로’하는지 봅시다.

import pandas as pd

data = [
    [999, "Switzerland"],
    [113, "Switzerland"],
    [112, "Japan"],
    [112, "Switzerland"],
    [113, "Canada"],
    [114, "Japan"],
    [100, "Germany"],
    [114, "Japan"],
    [115, "Germany"],
]

df = pd.DataFrame(data, columns=["code", "Countries"])
result = df.groupby("Countries")["code"].nunique()
print(result)

다음이 출력됩니다.

Countries
Canada         1
Germany        2
Japan          2
Switzerland    3
Name: code, dtype: int64

이것은 캐나다가 하나의 코드를 사용하고 독일이 두 개의 코드를 사용하고 있음을 나타냅니다.

`df.groupby().agg()`메소드

이 메소드는df.groupby().nunique()와 동일하게 작동합니다. nunique()함수를agg()함수에 전달해야합니다.

import pandas as pd

data = [
    [999, "Switzerland"],
    [113, "Switzerland"],
    [112, "Japan"],
    [112, "Switzerland"],
    [113, "Canada"],
    [114, "Japan"],
    [100, "Germany"],
    [114, "Japan"],
    [115, "Germany"],
]
df = pd.DataFrame(data, columns=["code", "Countries"])
result = df.groupby(by="Countries", as_index=False).agg({"code": pd.Series.nunique})
print(result)

출력:

     Countries  code
0       Canada     1
1      Germany     2
2        Japan     2
3  Switzerland     3

.agg({'code': pd.Series.nunique})

code 열에pd.Series.nunique 함수를 사용하여 집계합니다.

`df.groupby().unique()`메소드

이 방법은 어떤 국가에서 어떤 코드를 사용하고 있는지 확인할 때 유용합니다.

import pandas as pd

data = [
    [999, "Switzerland"],
    [113, "Switzerland"],
    [112, "Japan"],
    [112, "Switzerland"],
    [113, "Canada"],
    [114, "Japan"],
    [100, "Germany"],
    [114, "Japan"],
    [115, "Germany"],
]
result = df.groupby("Countries")["code"].unique()
print(result)

다음이 출력됩니다.

Countries
Canada                   [113]
Germany             [100, 115]
Japan               [112, 114]
Switzerland    [999, 113, 112]
Name: code, dtype: object

df.groupby().nunique()메소드

df.groupby().agg()메소드

df.groupby().unique()메소드

관련 문장 - Pandas DataFrame

`df.groupby().nunique()`메소드

`df.groupby().agg()`메소드

`df.groupby().unique()`메소드