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计数pandas数据框中跨多列的唯一值的出现次数

可以使用groupbynunique方法来实现。

首先,使用groupby方法将数据框按照多列进行分组,然后使用nunique方法计算每个组中唯一值的数量。最后,可以使用reset_index方法将结果重新设置为数据框的形式。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c'],
        'B': ['x', 'y', 'x', 'y', 'z'],
        'C': ['1', '2', '3', '4', '5']}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算跨多列的唯一值的出现次数
counts = df.groupby(['A', 'B']).nunique().reset_index()

print(counts)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   A  B  C
0  a  x  1
1  a  y  1
2  b  x  1
3  b  y  1
4  c  z  1

在这个示例中,我们按照列'A'和列'B'进行分组,并计算每个组中唯一值的数量。最后,我们得到了一个新的数据框,其中包含了跨多列的唯一值的出现次数。

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