Groupby 计数为一列和 groupby 熊猫中另一列的唯一值的数量答案

【问题标题】：Groupby count as one column and groupby number of unique values of another column in pandasGroupby 计数为一列和 groupby 熊猫中另一列的唯一值的数量
【发布时间】：2020-01-16 15:50:24
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框。它只有两列 Sector 和 Raised_By。

我的数据框：

Sector     Raised_By        
A          Xavi
B          Ramos
C          Beckham
B          Ronaldo
A          Messi
A          Messi
C          Oven
B          Ramos
C          Ronaldo
A          Messi
C          Ronaldo
C          Beckham

从上面的数据框中，我想准备如下所示的数据框。

预期输出：

Sector  Total_Number_of_Times_Raised  Number_unique_Raised_By    Unique_Raised_By
A       4                             2                         ['Xavi', 'Messi']
B       3                             2                        ['Ramos', 'Ronaldo']
C       5                             3                      ['Beckham', 'Ronaldo', 'Oven']

我尝试了以下代码

c = df.groupby(['Sector']).size().reset_index(name='Total_Number_of_Times_Raised').sort_values(['Total_Number_of_Times_Raised'], 
                    ascending =False)

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

一种选择是pivot_table 指定不同的聚合函数

df.pivot_table(index=df.Sector, values='Raised_By', aggfunc=['count', 'nunique', set])

           count   nunique                           set
       Raised_By Raised_By                     Raised_By
Sector                                                     
A              4         2                 {Messi, Xavi}
B              3         2              {Ramos, Ronaldo}
C              5         3      {Oven, Ronaldo, Beckham}

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用pandas.Series.aggregate:

df.groupby('Sector')['Raised_By'].agg({'Total_Number_of_Times_Raised':'count','Number_unique_Raised_By':'nunique','Unique_Raised_By':'unique'}).reset_index()

输出：

  Sector  Total_Number_of_Times_Raised  Number_unique_Raised_By  Unique_Raised_By 
0      A                             4                        2  [Xavi, Messi]  
1      B                             3                        2  [Ramos, Ronaldo] 
2      C                             5                        3  [Beckham, Oven, Ronaldo]

注意：最后你可以使用或不使用reset_index

【讨论】：

【解决方案3】：

至少在 0.25 版本中，agg 与字典一起使用（如在其他答案），导致警告：FutureWarning: using a dict on a Series for 聚合已弃用，将在未来的版本中删除。

更现代的解决方案是使用命名聚合：

df.groupby('Sector').Raised_By.agg(
    Total_Number_of_Times_Raised='count',
    Number_unique_Raised_By='nunique',
    Unique_Raised_By='unique').reset_index()

【讨论】：