Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Melakukan SQL \'count(distinct)\' Setara dalam Pandas menggunakan \'nunique()\'?

Bagaimana untuk Melakukan SQL \'count(distinct)\' Setara dalam Pandas menggunakan \'nunique()\'?

Barbara Streisand
Lepaskan: 2024-10-23 13:28:29
asal
435 orang telah melayarinya

How to Perform SQL 'count(distinct)' Equivalent in Pandas using 'nunique()'?

SQL Query Equivalent dalam Pandas menggunakan 'count(distinct)'

Dalam SQL, mengira nilai yang berbeza dalam lajur boleh dicapai menggunakan fungsi 'count(distinct)'. Contohnya, untuk mengira kod pelanggan unik setiap bulan:

<code class="sql">SELECT count(distinct CLIENTCODE) FROM table GROUP BY YEARMONTH;</code>
Salin selepas log masuk

Operasi yang serupa boleh dilakukan dalam Panda menggunakan kaedah 'nunique()' pada DataFrame berkumpulan. Dengan mengumpulkan data mengikut lajur 'YEARMONTH' dan kemudian memanggil 'nunique()' pada lajur 'CLIENTCODE', kami boleh mendapatkan bilangan pelanggan unik setiap tahun bulan.

<code class="python">table.groupby('YEARMONTH').CLIENTCODE.nunique()</code>
Salin selepas log masuk

Contoh :

Pertimbangkan 'jadual' DataFrame yang mengandungi lajur berikut:

CLIENTCODE YEARMONTH
1 201301
1 201301
2 201301
1 201302
2 201302
2 201302
3 201302

Menggunakan kod yang disebutkan di atas menghasilkan:

<code class="python">Out[3]: 
YEARMONTH
201301       2
201302       3</code>
Salin selepas log masuk

Output ini sepadan dengan yang dijangkakan hasil, menunjukkan kiraan pelanggan unik untuk setiap bulan tahun.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Melakukan SQL \'count(distinct)\' Setara dalam Pandas menggunakan \'nunique()\'?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan