【发布时间】:2015-03-03 11:40:51
【问题描述】:
这很有用,因此我知道我必须对多少个唯一组执行计算。谢谢。
假设 groupby 对象被称为dfgroup。
【问题讨论】:
标签: python pandas dataframe group-by pandas-groupby
这很有用,因此我知道我必须对多少个唯一组执行计算。谢谢。
假设 groupby 对象被称为dfgroup。
【问题讨论】:
标签: python pandas dataframe group-by pandas-groupby
ngroups
较新版本的 groupby API 提供了这个(未记录的)属性,该属性将组数存储在 GroupBy 对象中。
# setup
df = pd.DataFrame({'A': list('aabbcccd')})
dfg = df.groupby('A')
# call `.ngroups` on the GroupBy object
dfg.ngroups
# 4
请注意,这与返回实际组本身的GroupBy.groups 不同。
len?如BrenBarn's answer 中所述,您可以使用len(dfg) 获取组数。 但你不应该。查看implementation of GroupBy.__len__(这是len() 内部调用的),我们看到__len__ 调用GroupBy.groups,它返回一个分组索引的字典:
dfg.groups
{'a': Int64Index([0, 1], dtype='int64'),
'b': Int64Index([2, 3], dtype='int64'),
'c': Int64Index([4, 5, 6], dtype='int64'),
'd': Int64Index([7], dtype='int64')}
根据您操作中的组数,生成字典只是为了找到它的长度是一个浪费的步骤。另一方面,ngroups 是一个存储属性,可以在恒定时间内访问。
这已记录在GroupBy object attributes 中。然而,len 的问题在于,对于具有很多组的 GroupBy 对象,这可能需要更长的时间
你很幸运。我们有一个函数,它叫做GroupBy.size。但请注意,size 也计算 NaN。如果您不想计算 NaN,请改用 GroupBy.count。
【讨论】:
ngroups 很聪明 :-)
len(g)如果有大量组,第一次调用时可能会非常慢!!此后 IPython 会缓存结果,但 g.ngroups 总是很快,因为它是作为属性存储的。
作为documented,你可以得到len(dfgroup)的组数。
【讨论】:
len(dfgroup) 可能会非常慢,尤其是对于大量组。 dfgroup.ngroups 是获取此值的最快方法,因为这是一个存储值!