熊猫-按ID分组，指定类别
熊猫-按ID分组，指定类别
提问于 2020-03-12 19:39:27
我有一只熊猫的数据记录，大约有6万张，如下所示：
ID P1 YEAR
0 20184045 MK 2020
1 20184045 GF 2020
2 20184011 EC 2020
3 20184011 MK 2020
4 20184011 EC 2020
5 20180673 GF 2020 其中ID是记录的ID (8位整数)，它有一个P1属性，可以使用10个不同的值(都是两个字符字符串)，而年份在1995年到2020年之间。每个ID都可以有1到5个不同年份值的记录。我想获得两个额外的数据:一个为我提供了关于每年P1不同值的数量的信息，以及每一个ID，如下所示：
ID YEAR NUMBER OF DISTINCT VALUES OF P1 FOR EACH YEAR
0 20184045 2020 n
1 20184045 2019
2 20184045 2018
3 20184045 2017
4 20184011 2020
5 20180673 2020我的第二个数据将为每个ID计算P1的不同值的总数。
ID NUMBER OF DISTINCT VALUES OF P1 OVERALL
0 123 n1
1 456 n2
2 789 n3
3 987 n4
4 654 n1
5 321 n2我试着查找如何使用iterrow()和iteritems()在dataframe上迭代，但是我一直无法找到如何同时迭代3列并按id分组。
我还研究了itertuple()，它产生了名称，看起来更有希望，但我一直无法找到令人满意的解决方案。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-03-12 19:48:21
您可以使用以下两个组：
df1 = (df.groupby(['ID','YEAR'])['P1']
.nunique()
.reset_index(name='Number of Unique P1')
)
df2 = (df.groupby('YEAR')['P1']
.nunique()
.reset_index(name='Number of Unique P1')
)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60660882
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