如何计算熊猫数据框中每一列的唯一性？

Question

我在下面有一个代码，它在我的数据框的每一列中创建一个缺失值的汇总表。我希望我可以建立一个类似的表来计算唯一值，但是 DataFrame 没有 unique() 方法，只有每列独立。

def missing_values_table(df): 
    mis_val = df.isnull().sum()
    mis_val_percent = 100 * df.isnull().sum()/len(df)
    mis_val_table = pd.concat([mis_val, mis_val_percent], axis=1)
    mis_val_table_ren_columns = mis_val_table.rename(
    columns = {0 : 'Missing Values', 1 : '% of Total Values'})
    return mis_val_table_ren_columns

（来源：https://stackoverflow.com/a/39734251/7044473）

我怎样才能为唯一值完成相同的操作？

Answer 1

您可以使用名为 'nunique()' 的函数来获取所有列的唯一计数

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 3, (4, 3)))
print(df)
   0  1  2
0  2  0  2
1  1  2  1
2  1  2  2
3  1  1  2

count=df.nunique()
print(count)
0    2
1    3
2    2
dtype: int64

Answer 2

您可以使用pd.unique 函数创建一系列唯一值计数。例如：

>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 3, (4, 3)))
>>> print(df)
   0  1  2
0  2  0  2
1  1  2  1
2  1  2  2
3  1  1  2

>>> pd.Series({col: len(pd.unique(df[col])) for col in df})
0    2
1    3
2    2
dtype: int64

如果你真的想要每个值在每一列中出现的次数，你可以用pd.value_counts做类似的事情：

>>> pd.DataFrame({col: pd.value_counts(df[col]) for col in df}).fillna(0)
     0  1    2
0  0.0  1  0.0
1  3.0  1  1.0
2  1.0  2  3.0

Answer 3

这不完全符合您的要求，但可能对您的分析有用。

def diversity_percentage(df, columns):
    """
    This function returns the number of different elements in each column as a percentage of the total elements in the group.
    A low value indicates there are many repeated elements.
    Example 1: a value of 0 indicates all values are the same.
    Example 2: a value of 100 indicates all values are different.
    """
    diversity = dict()

    for col in columns:
        diversity[col] = len(df[col].unique())

    diversity_series = pd.Series(diversity)
    return (100*diversity_series/len(df)).sort_values()

__

>>> diversity_percentage(df, selected_columns)
operationdate                0.002803
payment                      1.076414
description                 16.933901
customer_id                 17.536581
customer_name               48.895554
customer_email              62.129282
token                       68.290632
id                         100.000000
transactionid              100.000000
dtype: float64

但是，您始终可以直接返回 diversity_series，并且只会获得计数。