Подсчет уникальных значений по группам в двух столбцах

Question

Подсчет уникальных значений по группам в двух столбцах

1

Я хочу определить count unique значений, основанное на двух columns в pandas df.

Ниже приведен пример:

import pandas as pd

d = ({
    'B' : ['08:00:00','John','08:10:00','Gary','08:41:42','John','08:50:00','John', '09:00:00', 'Gary','09:15:00','John','09:21:00','Gary','09:30:00','Gary','09:40:00','Gary'],
    'C' : ['1','1','1','1','1','1','2','2','2', '2','2','2','3','3','3', '3','3','3'],           
    'A' : ['Stop','','Res','','Start','','Stop','','Res','','Start','','Stop','','Res','','Start','']
    })

df = pd.DataFrame(data=d)

Выход:

        A         B  C
0    Stop  08:00:00  1
1              John  1
2     Res  08:10:00  1
3              Gary  1
4   Start  08:41:42  1
5              John  1
6    Stop  08:50:00  2
7              John  2
8     Res  09:00:00  2
9              Gary  2
10  Start  09:15:00  2
11             John  2
12   Stop  09:21:00  3
13             Gary  3
14    Res  09:30:00  3
15             Gary  3
16  Start  09:40:00  3
17             Gary  3

Если я выполняю подсчет, основанный на Column A и C я возвращаю следующее:

k = df.groupby('A').C.nunique()

Res      3
Start    3
Stop     3

Я надеюсь разделить их на людей в Column B Таким образом, предполагаемый результат:

John Stop  2
     Res   0 #Nan
     Start 2

Gary Stop  1
     Res   3 
     Start 1

Я пробовал k = df.groupby('A').BCnunique()

PeterJames123 20 июнь 2018, в 10:11

Источник

Теги:

python

pandas

group-by

unique

2 ответа

0

Его странный файловый фрейм, настоятельно советовал бы не иметь раз и имена в одном столбце. Просто добавьте еще один столбец! Это упростит ситуацию.

Учитывая ваши данные, если вы не возражаете против исчезновения RES отсутствующего у Джона:

df[df==''] = None
df = df.fillna(method='ffill')
df[df['B'].isin(['Gary', 'John'])].groupby(['B', 'A']).C.nunique()

Roelant 20 июнь 2018, в 06:05

Ещё вопросы

MaxU · Accepted Answer · 2018-06-20T05-28-00.000Z

мы можем создать сплющенный DF:

In [34]: d = pd.DataFrame(np.column_stack((df.iloc[::2], df.iloc[1::2, [0]])), columns=['time','id','op','name'])

In [35]: d
Out[35]:
       time id     op  name
0  08:00:00  1   Stop  John
1  08:10:00  1    Res  Gary
2  08:41:42  1  Start  John
3  08:50:00  2   Stop  John
4  09:00:00  2    Res  Gary
5  09:15:00  2  Start  John
6  09:21:00  3   Stop  Gary
7  09:30:00  3    Res  Gary
8  09:40:00  3  Start  Gary

подготовьте мультииндекс, который будет включать все комбинации:

In [36]: idx = pd.MultiIndex.from_product((d.name.unique(), d.op.unique()))

и группу по двум столбцам:

In [39]: res = d.groupby(['name','op'])['id'].count().reindex(idx, fill_value=0)

In [40]: res
Out[40]:
John  Stop     2
      Res      0
      Start    2
Gary  Stop     1
      Res      3
      Start    1
Name: id, dtype: int64