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基于其他列python的特定值的每列的唯一值计数

基于其他列Python的特定值的每列的唯一值计数,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个包含数据的DataFrame:
代码语言:txt
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data = {'Column1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Column2': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C'],
        'Column3': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'Z']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 定义一个函数,用于计算基于其他列特定值的每列的唯一值计数:
代码语言:txt
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def count_unique_values(df, target_column, other_columns):
    unique_values = df[other_columns].drop_duplicates()
    result = {}
    for index, row in unique_values.iterrows():
        filter_condition = ''
        for column, value in row.iteritems():
            filter_condition += f"{column} == '{value}' and "
        filter_condition = filter_condition[:-5]
        filtered_df = df.query(filter_condition)
        unique_count = filtered_df[target_column].nunique()
        result[row.to_string(index=False)] = unique_count
    return result
  1. 调用函数并传入相应的参数,获取基于其他列特定值的每列的唯一值计数:
代码语言:txt
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target_column = 'Column1'
other_columns = ['Column2', 'Column3']
result = count_unique_values(df, target_column, other_columns)
print(result)

输出结果:

代码语言:txt
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{'A X': 1, 'B Y': 1, 'C Z': 1}

在这个例子中,我们基于'Column2'和'Column3'的特定值计算了'Column1'的唯一值计数。结果显示,当'Column2'为'A'且'Column3'为'X'时,'Column1'的唯一值计数为1;当'Column2'为'B'且'Column3'为'Y'时,'Column1'的唯一值计数为1;当'Column2'为'C'且'Column3'为'Z'时,'Column1'的唯一值计数为1。

这个方法可以用于对数据集中的多个列进行组合筛选,并计算目标列的唯一值计数。在实际应用中,可以根据具体需求进行参数的调整和扩展。

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