在熊猫中分组和总和

Question

说我有这样的数据框：

df= { 'class': ['A','A','A','A','A','B','B','B','B'],
         'ID':[1,2,2,3,3,4,4,4,5]}  

Class ID
A     1 
A     2 
A     2 
A     3 
A     3 
B     4 
B     4 
B     4 
B     5 

我想总结这些数据：

Class  count(distinct(ID))
A      3
B      2

我知道这是微不足道的，但我已经被困在这里：

df.groupby(by=['Class', 'ID']).count()

给了我

由于某种原因，我似乎无法在小组之后获得总结。 感谢。

Answer 1

我认为您正在寻找nunique：

In [11]: df.groupby("Class")["ID"].nunique()
Out[11]:
Class
A    3
B    2
Name: ID, dtype: int64

Answer 2

(df[['Class','ID']]
 .drop_duplicates()
 .groupby('Class')
 .count())