Pandas中的多SELECT COUNT（不同）

Question

在SQL中：

SELECT distinct user_id
    , COUNT(product_id) AS c_products
    , COUNT(distinct product_id) AS c_distinct_product
FROM tables
GROUP BY user_id

我怎么能在熊猫中做到这一点？

Answer 1

轻松：

df.groupby('user_id').agg({'product_id': ['count', pd.Series.nunique]})

Pandas拥有帮助从SQL到Pandas的翻译的文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/comparison_with_sql.html