Bagaimanakah Panda Boleh Mencapai Pengiraan Pelanggan Setara dengan \'count(distinct)\' SQL untuk Setiap Tahun?

DDD
Lepaskan: 2024-10-23 15:13:02
asal
271 orang telah melayarinya

How Can Pandas Achieve Client Counting Equivalent to SQL's 'count(distinct)' for Each Year?

Mencari Kiraan Pelanggan Unik setahun dalam Panda Bersamaan dengan 'kiraan(berbeza)' SQL

Dalam SQL, mengira pelanggan yang berbeza setiap tahun boleh dicapai dengan pertanyaan berikut:

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

Untuk melaksanakan operasi serupa dalam Pandas, yang biasanya digunakan sebagai pengganti pangkalan data, anda boleh menggunakan fungsi nunique() bersama kaedah groupby():

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

Coretan kod ini mengumpulkan jadual bingkai data mengikut lajur 'YEARMONTH' dan kemudian menggunakan fungsi nunique() untuk mengira pelanggan unik bagi setiap tahun. Hasilnya ialah Siri panda dengan bulan tahun sebagai indeks dan bilangan pelanggan unik setiap tahun sebagai nilai.

Sebagai contoh, jika jadual anda mengandungi data berikut:

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

Menggunakan fungsi nunique() akan menghasilkan output berikut:

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

Hasil ini menunjukkan bahawa untuk 201301, terdapat 2 pelanggan unik, dan untuk 201302, terdapat 3 pelanggan unik.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Panda Boleh Mencapai Pengiraan Pelanggan Setara dengan \'count(distinct)\' SQL untuk Setiap Tahun?. 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
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!