Python Pandas：计算所有列中唯一值的频率

Question

我有一个问题，如何计算熊猫数据框每一列中出现的唯一值的数量？

假设我有一个名为 df 的数据框，如下所示：

1    2    3    4    
a    yes  f    c
b    no   f    e
c    yes  d    h

我想要获得显示四列中唯一值频率的输出。输出将类似于以下内容：

Column    # of Unique Values
 1          3
 2          2
 3          2
 4          3

我不需要知道唯一值是什么，只需知道每列中有多少个。

我玩过这样的东西：

df[all_cols].value_counts()

[all_cols] 是数据框中所有列的列表。但这是计算该值在列中出现的次数。

任何建议/建议都会有很大帮助。谢谢

Answer 1

你可以applySeries.nunique:

>>> df.apply(pd.Series.nunique)
1    3
2    2
3    2
4    3
dtype: int64

或者您可以在框架的未堆叠版本上执行groupby/nunique：

>>> df.unstack().groupby(level=0).nunique()
1    3
2    2
3    2
4    3
dtype: int64

这两者都会产生一个系列，然后您可以使用它来构建一个具有您想要的任何列名称的框架。

Answer 2

你可以试试df.nunique()

>>> df.nunique()
1    3
2    2
3    2
4    3
dtype: int64