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我有一个包含 7 列的数据框，如下所示：

Bank Name | Number | Firstname | Lastname | ID | Date1    | Date2
B1        | 1      | ABC       | EFG      | 12 | Somedate | Somedate
B2        | 2      | ABC       | EFG      | 12 | Somedate | Somedate
B1        | 1      | DEF       | EFG      | 12 | Somedate | Somedate
B3        | 3      | ABC       | GHI      | 13 | Somedate | Somedate
B4        | 4      | XYZ       | FHJ      | 13 | Somedate | Somedate
B5        | 5      | XYZ       | DFI      | 13 | Somedate | Somedate

我想为每个创建一个包含 4 个元素的元组ID，这样每个元组元素代表每个元组(Bank Name, Number, Firstname, Lastname)，ID并且这些元组元素的值是该 ID 的相应列中存在的不同元素的计数。例如：对于ID = 12，元组应该是(2, 2, 2, 1)元ID=13,组应该是(3, 3, 2, 3)

通过执行以下操作，我可以获取特定 ID 的所有行：

print(df.loc[df['ID'] == '12'])

但是，我不知道如何对 ID 列中的每个值执行此操作（很像 SQL 中的 group by 子句，并且还获取计数而不是行中的实际值。

请帮忙。

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3 回答 3

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使用apply你可以做

In [117]: cols = ['BankName', 'Number', 'Firstname', 'Lastname']

In [126]: df.groupby('ID')[cols].nunique().apply(tuple, axis=1)
Out[126]:
ID
12    (2, 2, 2, 1)
13    (3, 3, 2, 3)
dtype: object

或者， 

In [127]: df.groupby('ID').apply(lambda x: tuple(x[c].nunique() for c in cols))
Out[127]:
ID
12    (2, 2, 2, 1)
13    (3, 3, 2, 3)
dtype: object

或者，如果您想要作为数据框而不是元组

In [122]: df.groupby('ID').agg({c: 'nunique' for c in cols})
Out[122]:
    Lastname  Number  Firstname  BankName
ID
12         1       2          2         2
13         3       3          2         3

or,

In [123]: df.groupby('ID')[cols].nunique()
Out[123]:
    BankName  Number  Firstname  Lastname
ID
12         2       2          2         1
13         3       3          2         3
于 2017-08-10T18:23:52.933 回答
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使用groupbywithapply和 lambda 函数 with nunique：

cols = ['Bank Name', 'Number', 'Firstname', 'Lastname']
df = df.groupby('ID')[cols].apply(lambda x: tuple(x.nunique()))
print (df)
ID
12    (2, 2, 2, 1)
13    (3, 3, 2, 3)
dtype: object

如有必要，转换为dict：

d = df.groupby('ID')[cols].apply(lambda x: tuple(x.nunique())).to_dict()
print (d)
{12: (2, 2, 2, 1), 13: (3, 3, 2, 3)}
于 2017-08-10T18:25:37.090 回答
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我认为你需要这个：

group = df.groupby('ID')['Bank Name','Number','Firstname','Lastname'].nunique()
group['tuples'] = group.apply(lambda x: tuple(x), axis=1)
group.loc[:,'tuples']

输出将是：

ID
12    (2, 2, 2, 1)
13    (3, 3, 2, 3)
Name: tuples, dtype: object
于 2017-08-10T18:41:12.297 回答