Pandas - 计算每列的不同值[重复]

Question

我有一个如下所示的数据框：

Id ActivityId ActivityCode

1   2           3
1   2           4
1   3           2

我需要获取与 Id 相关的不同 Activity ID 的计数。

在上面的示例中，id 1 将返回 2，因为该 id 有 2 个不同的活动 id。

SQL 看起来是这样的：

SELECT COUNT(DISTINCT ActivityId) FROM table GROUP BY Id

如何在 pandas 中做到这一点？

（如果可能的话，我想知道是否有办法在字典中获取结果，而无需手动迭代）

Answer 1

我认为你需要 groupby 和 nunique ：

print (df)
   Id  ActivityId  ActivityCode
0   1           2             3
1   1           2             4
2   1           3             2
3   2           8             7

df = df.groupby('Id')['ActivityId'].nunique()
print (df)
Id
1    2
2    1
Name: ActivityId, dtype: int64

对于dict，添加Series.to_dict：

d = df.groupby('Id')['ActivityId'].nunique().to_dict()
print (d)
{1: 2, 2: 1}