Wie führe ich das SQL \'count(distinct)\'-Äquivalent in Pandas mit \'nunique()\' durch?

SQL-Abfrageäquivalent in Pandas mit „count(distinct)“

In SQL kann das Zählen unterschiedlicher Werte in einer Spalte mithilfe von erreicht werden Funktion „count(distinct)“. Um beispielsweise eindeutige Client-Codes pro Jahr und Monat zu zählen:

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

Ein ähnlicher Vorgang kann in Pandas mithilfe der Methode „nunique()“ für einen gruppierten DataFrame ausgeführt werden. Indem wir die Daten nach der Spalte „YEARMONTH“ gruppieren und dann „nunique()“ in der Spalte „CLIENTCODE“ aufrufen, können wir die Anzahl der eindeutigen Kunden pro Jahr und Monat ermitteln.

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

Beispiel :

Betrachten Sie eine DataFrame-'Tabelle' mit den folgenden Spalten:

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

Die Anwendung des oben genannten Codes ergibt:

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

Diese Ausgabe entspricht den Erwartungen Ergebnis, das die Anzahl der einzelnen Kunden für jeden Jahresmonat anzeigt.

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