計算Pandas 中按域分組的不同值
要確定每個域中的唯一用戶ID，您可以使用Pandas 的nunique ()功能。此函數計算指定列中由一個或多個其他列分組的不同值的數量。
在您的情況下，您可以按域對資料進行分組，並使用nunique() 來計算ID 中的唯一值列：
<code class="python">df.groupby('domain')['ID'].nunique()</code>這將產生一個DataFrame，其中域作為索引，每個域的唯一ID 計數作為值：
| domain | count |
|---|---|
| vk.com | 3 |
| twitter.com | 2 |
| facebook.com | 1 |
| google.com | 1 |
如果您的域值具有前導或尾隨單引號(')，您可以在使用str.strip("'" ) 方法進行分組之前刪除它們：
<code class="python">df.groupby(df.domain.str.strip("'"))['ID'].nunique()</code>或者，您可以使用以下方法在輸出DataFrame 中保留域列名稱： as_index=False 的agg() 函數：
<code class="python">df.groupby(by='domain', as_index=False).agg({'ID': pd.Series.nunique})</code>此方法傳回一個包含網域列和一個名為ID 的新列的DataFrame，其中包含每個網域的唯一ID 計數。
以上是如何計算 Pandas 中按域分組的不同值？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
