像Qlik一样在pandas数据框中的列中计算唯一值？
如果我有这样的表：
df = pd.DataFrame({
'hID': [101, 102, 103, 101, 102, 104, 105, 101],
'dID': [10, 11, 12, 10, 11, 10, 12, 10],
'uID': ['James', 'Henry', 'Abe', 'James', 'Henry', 'Brian', 'Claude', 'James'],
'mID': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'A', 'A', 'C']
})
我可以count(distinct hID)在Qlik中提出5个唯一的hID。我该如何在Python中使用Pandas数据框？还是一个numpy数组？同样，如果这样做，count(hID)我将在Qlik中得到8。在大熊猫中做这件事的等效方法是什么？
问题答案：
计算不同的值，使用nunique：
df['hID'].nunique()
5
仅计算非空值，请使用count：
df['hID'].count()
8
计算包括空值在内的总值，请使用size属性：
df['hID'].size
8
使用布尔索引：
df.loc[df['mID']=='A','hID'].agg(['nunique','count','size'])
或使用query：
df.query('mID == "A"')['hID'].agg(['nunique','count','size'])
输出：
nunique 5
count 5
size 5
Name: hID, dtype: int64
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