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