Pandas 实现分组计数且不计重复

在对dataframe进行分析的时候会遇到需要分组计数，计数的column中属性有重复，但又需要仅对不重复的项计数（即重复n次出现的项只计1次）。

函数如下：

dataframe.groupby([‘分组的列名']).需要计数的列名.nunique()

举例：

数组“data”如下：

storeid	sales	salesdate	channel
a	100	2018/1/1	01
a	90	2018/1/1	02
a	110	2018/1/2	01
b	82.2	2018/1/1	01
b	90	2018/1/2	02

如果要按storeid来统计每一家店的营业日期数（可以通过不计重复的count “salesdate”来完成）

代码如下：

data.groupby(['storeid']).salesdate.nunique()

补充：pandas 统计分组内不重复计数

在数据分析中的数据处理过程中，经常需要对数据进行分组计数，看下下面这组数据

数据中name 为c 的有三行，其中有2个code是重复的

目标：

按name 分组，统计每组中code的不重复数量

df.groupby('name')['code'].nunique()
# 以name 分组后，统计code的不重复数目

结果如下：

排序

df.groupby('name')['code'].nunique().sort_values(ascending=false)
# 以name 分组后，统计code的不重复数目

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。