为数据框中的所有分类列提取不同的值答案

【问题标题】：To extract distinct values for all categorical columns in dataframe为数据框中的所有分类列提取不同的值
【发布时间】：2020-05-14 00:05:27
【问题描述】：

我有一种情况，我需要打印数据框中所有分类列的所有不同值数据框如下所示：

Gender  Function  Segment
M       IT        LE
F       IT        LM
M       HR        LE
F       HR        LM

输出应该给我以下信息：

Variable_Name    Distinct_Count
Gender           2
Function         2
Segment          2

如何做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

使用nunique 然后将系列传递到新的数据名并设置列名。

df_unique = df.nunique().to_frame().reset_index()
df_unique.columns = ['Variable','DistinctCount']

print(df_unique)
   Variable  DistinctCount
0    Gender              2
1  Function              2
2   Segment              2

【讨论】：

不错的一个！这可能是我所缺少的并使它变得艰难：P
当有人为我们简化并创建了不错的方法时，无需循环 :) @CeliusStingher

【解决方案2】：

这不好，但它不会无法提供预期的输出：

new_data = {'Variable_Name':[],'Distinct_Count':[]}
for i in list(df):
    new_data['Variable_Name'].append(i)
    new_data['Distinct_Count'].append(df[i].nunique())
new_df = pd.DataFrame(new_data)
print(new_df)

输出：

  Variable_Name  Distinct_Count
0        Gender               2
1      Function               2
2       Segment               2

【讨论】：