Pandas 'DataFrame' 对象没有属性 'unique'答案

【问题标题】：Pandas 'DataFrame' object has no attribute 'unique'Pandas 'DataFrame' 对象没有属性 'unique'
【发布时间】：2015-03-24 23:05:26
【问题描述】：

我在 pandas 中工作，做数据透视表，在做 groupby 时（计算不同的观察结果） aggfunc={"person":{lambda x: len(x.unique())}} 给我以下错误： 'DataFrame' object has no attribute 'unique' 任何想法如何解决它？

【问题讨论】：

你可以试试：aggfunc={"person":pd.Series.nunique}

标签： python pandas pivot-table

【解决方案1】：

DataFrames 没有那个方法； DataFrames 中的列：

df['A'].unique()

或者，获取带有观察次数的名称（使用闭环给出的DataFrame）：

>>> df.groupby('person').person.count()
Out[80]: 
person
0         2
1         3
Name: person, dtype: int64

【讨论】：

df.describe,info 怎么样？填充？

【解决方案2】：

不要在数据透视表过程中删除重复项，而是使用df.drop_duplicates() 函数选择性地删除重复项。

例如，如果您使用这些 index='c0' 和 columns='c1' 进行旋转，那么这个简单的步骤会产生正确的计数。

在此示例中，第 5 行是第 4 行的副本（忽略非旋转的 c2 列

import pandas as pd
data = {'c0':[0,1,0,1,1], 'c1':[0,0,1,1,1], 'person':[0,0,1,1,1], 'c_other':[1,2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame(data)
df2 = df.drop_duplicates(subset=['c0','c1','person'])
pd.pivot_table(df2, index='c0',columns='c1',values='person', aggfunc='count')

这正确输出

【讨论】：

【解决方案3】：

从 DF 中获取 >1 列的唯一组合的一个非常简单的解决方案如下：

unique_A_B_combos = df[['A', 'B']].value_counts().index.values

【讨论】：

请注意：这将返回一个 numpy 数组而不是数据帧。

【解决方案4】：

df[['col1', 'col2']].nunique()

试试这个而不是单独的函数

【讨论】：