使用石斑鱼列出唯一值
提问于 2019-08-19 01:06:04
我有一个dataframe，其中索引是日期时间，列A和B是对象。我需要看到每周A和B的独特价值。我设法每周获得唯一的值计数(我正在使用pd.grouper函数)，但是我很难每周获得唯一的值。
这段代码给出了每周唯一的价值计数。
df_unique = pd.DataFrame(df.groupby(pd.Grouper(freq="W"))['A', 'B'].nunique())然而，下面的代码并没有给出每周唯一的值。
df_unique_list = pd.DataFrame(df.groupby(pd.Grouper(freq="W"))['A', 'B'].unique())这段代码给出了如下错误消息
AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'unique'
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发布于 2019-08-19 01:12:53
与Series.unique一起使用lambda函数并将其转换为list：
np.random.seed(123)
rng = pd.date_range('2017-04-03', periods=20)
df = pd.DataFrame({'A': np.random.choice([1,2,3,4,5,6], size=20),
'B': np.random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8], size=20)}, index=rng)
print (df)
A B
2017-04-03 6 1
2017-04-04 3 5
2017-04-05 5 2
2017-04-06 3 8
2017-04-07 2 4
2017-04-08 4 3
2017-04-09 3 5
2017-04-10 4 8
2017-04-11 2 3
2017-04-12 2 5
2017-04-13 1 8
2017-04-14 2 1
2017-04-15 2 6
2017-04-16 1 1
2017-04-17 1 8
2017-04-18 2 2
2017-04-19 4 4
2017-04-20 6 5
2017-04-21 5 5
2017-04-22 1 5
df_unique_list = df.groupby(pd.Grouper(freq="W"))['A', 'B'].agg(lambda x: list(x.unique()))
print (df_unique_list)
A B
2017-04-09 [6, 3, 5, 2, 4] [1, 5, 2, 8, 4, 3]
2017-04-16 [4, 2, 1] [8, 3, 5, 1, 6]
2017-04-23 [1, 2, 4, 6, 5] [8, 2, 4, 5]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/57553554
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