熊猫数据框中所有系列的唯一值计数的总计数

Question

在撰写本文时，我已经不知所措了。这可能是一个难以置信的小问题，但我无法解决。这是怎么回事：

1. 我有一个df列的数据框80
2. 通过value_counts().count()反复执行df，我能够打印列名和该列中唯一值的数量。< / li>

这是问题所在：我还想做的是在所有列的唯一值的sum中count()。本质上，我只需要一个号码。基本上，如果列1具有10个唯一性，列2具有5，列3具有3 ..，我期望sum()为18。

关于＃2，这是有效的方法（简单的循环）-

def counting_unique_values_in_df(df):
    for evry_colm in df:
        print (evry_colm, "-", df[evry_colm].value_counts().count())

那行得通。它以这种格式打印-the column - unique values

现在，除此之外，我想打印唯一值的总和。无论我尝试了什么，它要么打印最后一列的唯一值（顺便说一句为2），要么随机打印一些东西。我知道这与for循环有关，但我似乎无法弄清楚。

我也知道，为了得到我想要的东西，本质上是sum(df[evry_colm].value_counts().count())，我需要将df[evry_colm].value_counts().count()转换为序列，甚至是数据帧，但我也坚持这样做！

预先感谢您的帮助。

Answer 1

您可以使用nunique，它会返回所有列的序列，然后可以对其求和：

df.nunique().sum()

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我的第一个本能是通过一系列的理解力来做到这一点

sum([df[col].nunique() for col in list(df)])

但这速度较慢且可恶性较差！