使用 'count(distinct)' 在 Pandas 中等效的 SQL 查询
在 SQL 中，可以使用以下方法来实现计算列中的不同值“计数（不同）”功能。例如，要计算每年每月的唯一客户端代码：
<code class="sql">SELECT count(distinct CLIENTCODE) FROM table GROUP BY YEARMONTH;</code>
可以在分组 DataFrame 上使用“nunique()”方法在 Pandas 中执行类似的操作。通过按“YEARMONTH”列对数据进行分组，然后对“CLIENTCODE”列调用“nunique()”，我们可以获得每年每月的唯一客户数量。
<code class="python">table.groupby('YEARMONTH').CLIENTCODE.nunique()</code>示例:
考虑一个包含以下列的 DataFrame “表”：
| CLIENTCODE | YEARMONTH |
|---|---|
| 1 | 201301 |
| 1 | 201301 |
| 2 | 201301 |
| 1 | 201302 |
| 2 | 201302 |
| 2 | 201302 |
| 3 | 201302 |
应用上述代码会产生：
<code class="python">Out[3]: YEARMONTH 201301 2 201302 3</code>
此输出与预期匹配结果，显示每年每月的唯一客户数量。
以上是如何使用'nunique()”在 Pandas 中执行等效的 SQL'count(distinct)”？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
