熊猫“计数（不同）”等效

Question

我使用 Pandas 作为数据库替代品，因为我有多个数据库（ Oracle 、 SQL Server 等），并且我无法将命令序列转换为 SQL 等价物。

我在 DataFrame 中加载了一个表，其中包含一些列：

 YEARMONTH, CLIENTCODE, SIZE, etc., etc.

在 SQL 中，计算每年不同客户的数量是：

 SELECT count(distinct CLIENTCODE) FROM table GROUP BY YEARMONTH;

结果将是

201301    5000
201302    13245

我怎样才能在熊猫中做到这一点？

原文由 Adriano Almeida 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

我相信这就是你想要的：

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

例子：

 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

原文由 Dan Allan 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

这是另一种方法，它更简单。假设您的数据框名称是 daat 并且列名称是 YEARMONTH ：

 daat.YEARMONTH.value_counts()

原文由 StatguyUser 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议