Pandas 对数据框中不同的多列进行计数并按多列进行分组

Question

我找到了答案 test2 = test_pd.groupby(by = ['ID'])['country','color'].nunique().reset_index()

我不知道当拉斐尔提供的链接没有回答问题时，为什么这个问题被标记为重复

我有一个包含 3 列的数据框：

   country    color    ID 
0  Germany    Red      12     
1  France     Red      13
2  US         Blue     11
3  France     Red      11

如果我想找出 SQL 中每个 ID 的不同国家/地区和颜色的数量，那就是

select  ID
  , count(distinct(country)) as num_countries
  , count(distinct(color)) as num_color
from table_name
group by ID;

结果看起来像这样

select  ID
  , count(distinct(country)) as num_countries
  , count(distinct(color)) as num_color
from table_name
group by ID;

如何在 Pandas 中获得相同的结果？

Answer 1

使用DataFrame.groupby.nunique：

df_unique=df.groupby('ID')['country','color'].nunique().add_prefix('num_').reset_index()
print(df_unique)

   ID  num_country  num_color
0  11            2          2
1  12            1          1
2  13            1          1