熊猫如何在一个群体中获得独特的价值？

Question

这是我的数据框：

df = pd.DataFrame([['a',1],['a',1],['a',1],['a',2],['b',2],['b',2],['c',3]], columns=['letters','numbers'])

    letters numbers
0   a   1
1   a   1
2   a   1
3   a   2
4   b   2
5   b   2
6   c   3

我需要按组（“字母”）中“数字”中的唯一值的数量。因此输出为

a 2
b 1
c 1

这是我（非常难看）的解决方案。它可以工作，但是有人可以帮助我找到一种更Python化的方法来使用pandas吗？

result = []
groups = list(df['letters'].unique())
for g in groups:

    filtered_df = df[df['letters'] == g]

    uniques = len(filtered_df['numbers'].unique())
    result.append((g, uniques))

[('a', 2), ('b', 1), ('c', 1)]

Answer 1

使用nunique

df.groupby('letters').numbers.nunique()
Out[864]: 
letters
a    2
b    1
c    1
Name: numbers, dtype: int64