Question

我有一个销售数据框

Date    Store   Company     product             Amount
1-1-18  A       company_x       A001               10
1-1-18  A       company_y       A002               20
1-1-18  A       comapny_z       A003               30
1-1-18  B       comapny_x       A001               40
1-1-18  B       company_y       A002               50
1-1-18  B       company_z       A003               60
2-1-18  A       company_x       A001               10
2-1-18  A       company_y       A002               20
2-1-18  A       comapny_z       A003               30
2-1-18  B       comapny_x       A001               40
2-1-18  B       company_y       A002               50
2-1-18  B       company_z       A003               60
2-1-18  A       company_x       A001               10
2-1-18  A       company_y       A002               20
2-1-18  A       comapny_z       A003               30
2-1-18  B       comapny_x       A001               40
2-1-18  B       company_y       A002               50
2-1-18  B       company_z       A003               60
2-1-18  A       company_x       A001               10
2-1-18  A       company_y       A002               20
2-1-18  A       comapny_z       A003               30
2-1-18  B       comapny_x       A001               40
2-1-18  B       company_y       A002               50
2-1-18  B       company_z       A003               60
3-1-18  A       company_x       A001               10
3-1-18  A       company_y       A002               20
3-1-18  A       comapny_z       A003               30
3-1-18  B       comapny_x       A001               40
3-1-18  B       company_y       A002               50
3-1-18  B       company_z       A003               60

我希望按产品，公司和商店

获取每个产品分组的销售订单的唯一计数

Store   Company     product          Count
A       Company_x       A001            5 
B       Company_y       A002            5
C       Company_z       A003            5

我试过

df.groupby(['Store','Company','Product'],as_index='False').agg({'product':'nunique'})

但是python会给我一个值错误，显然我不能使用相同的列来进行分组和汇总。

我将非常感谢您帮助我实现目标

编辑：

我感谢你帮助我的所有答案，但这是我的坏事。实际上我想找到这些产品销售的唯一天数。

所以解决方法是，df.groupby（['Store'，'Company'，'Product']，as_index ='False'）。agg（{'Date'：'nunique'}）

Answer 1

似乎有两个问题：

您的系列名称为product，而不是Product。
要计算项目数，您可以使用len。 nunique给出了唯一值的数量。

这是一个演示：

res = df.groupby(['Store','Company','product'],as_index='False').agg({'product': len})

print(res)
                         product
Store Company   product         
A     comapny_z A003           5
      company_x A001           5
      company_y A002           5
B     comapny_x A001           5
      company_y A002           5
      company_z A003           5

Answer 2

在索引nunique上使用product进行聚合会为每个组返回1，因为product是索引中的最后一个级别。

使用聚合函数'size'并将系列重命名为count，如示例所示。然后reset_index或者使用选项as_index=False分组。

df.groupby(['Store', 'Company', 'product']).agg('size').rename('count').reset_index()

  Store    Company product  count
0     A  comapny_z    A003      5
1     A  company_x    A001      5
2     A  company_y    A002      5
3     B  comapny_x    A001      5
4     B  company_y    A002      5
5     B  company_z    A003      5

Answer 3

groupby上的

count将返回唯一行的所有计数，然后选择金额并重命名该列将完成工作。

data.groupby(['Store','Company','product'],as_index='False').count()['Amount'].rename('count').reset_index()

  Store    Company product  count
0     A  comapny_z    A003      5
1     A  company_x    A001      5
2     A  company_y    A002      5
3     B  comapny_x    A001      5
4     B  company_y    A002      5
5     B  company_z    A003      5

如何在同一列

3 个答案: