Считаем уникальные значения в группах Pandas: groupby

Быстрый ответ

Для успешного подсчёта уникальных значений в группах DataFrame с помощью Pandas стоит использовать комбинацию методов groupby и nunique(). Ниже представлен пример на Python:

# 'df' – это ваш DataFrame, 'Group' – категория группировки, 'Value' – поле для подсчёта уникальных значений.
unique_counts = df.groupby('Group')['Value'].nunique()

💡 Профессиональный совет: Перед подсчётом не забудьте избавиться от дубликатов, чтобы результат был точным.

Повышаем эффективность с помощью groupby

При работе с большими объёмами данных комбинация groupby и nunique() проявит себя как эффективный инструмент, не требующий излишних затрат памяти:

# В 'large_df' – большой датасет, 'Category' – категория для группировки, а 'Item' – поле для подсчёта.
unique_items = large_df.groupby('Category')['Item'].nunique()

💡 Профессиональный совет: Этот подход можно сравнить с космическим пылесосом, который эффективно собирает информацию, не повреждая данные.

Подсчёт уникальных ID: сравниваем groupby и nunique

Подсчёт уникальных пользователей по доменам электронной почты можно осуществить следующим образом:

# 'EmailDomain' – это домен пользователя, 'UserID' – уникальный идентификатор пользователя.
df.groupby('EmailDomain')['UserID'].nunique()

💡 Забавный факт: В работе с Pandas стоит придерживаться аккуратности при обработке строк и обязательно очищать значения от лишних пробелов.

Придаём стиля группировке: знакомимся с agg

Для сохранения имён столбцов и упрощения работы с данными можно использовать комбинацию agg и nunique:

# 'Value' обозначает поле, по которому производится подсчёт уникальных значений.
df.groupby('Group').agg(unique_count=('Value', 'nunique'))

🃏 Пасхалка: Использование функции agg придаст анализу особого шика.

Очистка данных: для дубликатов вход воспрещён

Перед подсчётом уникальных значений осуществим очистку данных от дубликатов:

# С помощью 'drop_duplicates' мы исключаем повторяющиеся строки по указанным столбцам.
df_clean = df.drop_duplicates(subset=['Domain', 'ID'])
df_clean.groupby('Domain')['ID'].nunique()

Вечеринка в одном столбце: знакомимся с value_counts

Упростим задачу подсчёта значений, концентрируясь на одном столбце с использованием value_counts():

# 'Domain' становится ключевым столбцом для подсчёта.
df['Domain'].value_counts()

💡 Профессиональный совет: Метод value_counts() идеален дла сценария, когда группировка по нескольким полям не требуется.

Определение различных значений: выбираем между unique и drop_duplicates

Если требуется получить список уникальных значений до начала анализа, можно применить unique() или drop_duplicates():

df['Domain'].unique()
# или
df['Domain'].drop_duplicates()

🃏 Шутка дня: "Мы все уникальны, такие же уникальные как все остальные."

Абсолютная уникальность при помощи nunique

Для определения общего количества уникальных записей используйте nunique():

df['Domain'].nunique()

💡 Профессиональный совет: nunique() предоставит вам общее число уникальных значений, не вдающееся в подробности.

Визуализация

Создание визуализации подсчёта уникальных значений с помощью groupby и nunique() так же просто, как приготовить фруктовый салат:

Миска фруктового салата: 🥗
- 🍎🍏: 2 уникальных сорта яблок
- 🍓🫐🍇: 3 уникальные ягоды
- 🍊🍋: 2 уникальных цитрусовых

Полезные материалы

1. pandas.Series.value_counts
2. pandas.DataFrame.groupby
3. Обсуждение функции GroupBy в pandas на StackOverflow
4. Руководство по pandas GroupBy от Real Python
5. Статьи о трансформациях в pandas
6. pandas.Series.nunique