Python Pandas:对所有列进行分组并计算不同的值?

时间:2016-10-12 17:16:13

标签: python pandas count unique distinct

我有df

      column1  column2  column3  column4
0    name        True        True         NaN
1    name        NaN        True         NaN
2   name1        NaN        True         True 
3   name1        True        True       True 

我想分组并计算我正在尝试的所有列的不同价值:

df.groupby('column1').nunique()

但我收到此错误。

  

AttributeError:'DataFrameGroupBy'对象没有属性'nunique'

有人有建议吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

您可以Series使用stackSeries.groupby使用SeriesGroupBy.nunique

df1 = df.set_index('column1').stack()

print (df1.groupby(level=[0,1]).nunique(dropna=False).unstack())

样品:

print (df)
  column1 column2 column3 column4
0    name    True    True     NaN
1    name     NaN    True     NaN
2   name1     NaN    True    True
3   name1    True    True    True

df1 = df.set_index('column1').stack(dropna=False)
print (df1)
column1         
name     column2    True
         column3    True
         column4     NaN
         column2     NaN
         column3    True
         column4     NaN
name1    column2     NaN
         column3    True
         column4    True
         column2    True
         column3    True
         column4    True
dtype: object

print (df1.groupby(level=[0,1]).nunique(dropna=False).unstack(fill_value=0))
         column2  column3  column4
column1                           
name           2        1        1
name1          2        1        1

print (df1.groupby(level=[0,1]).nunique().unstack(fill_value=0))
         column2  column3  column4
column1                           
name           1        1        0
name1          1        1        1

另一个双apply的解决方案:

print (df.groupby('column1')
         .apply(lambda x: x.iloc[:,1:].apply(lambda y: y.nunique(dropna=False))))
         column2  column3  column4
column1                           
name           2        1        1
name1          2        1        1

print (df.groupby('column1').apply(lambda x: x.iloc[:,1:].apply(lambda y: y.nunique())))
         column2  column3  column4
column1                           
name           1        1        0
name1          1        1        1