Группировка по каждому значению в столбце данных в Python
У меня есть датафрейм с 7 столбцами, как показано ниже:
Bank Name | Number | Firstname | Lastname | ID | Date1 | Date2
B1 | 1 | ABC | EFG | 12 | Somedate | Somedate
B2 | 2 | ABC | EFG | 12 | Somedate | Somedate
B1 | 1 | DEF | EFG | 12 | Somedate | Somedate
B3 | 3 | ABC | GHI | 13 | Somedate | Somedate
B4 | 4 | XYZ | FHJ | 13 | Somedate | Somedate
B5 | 5 | XYZ | DFI | 13 | Somedate | Somedate
Я хочу создать кортеж с 4 элементами для каждого IDтак, что каждый элемент кортежа представляет (Bank Name, Number, Firstname, Lastname) для каждого ID и значения этих элементов кортежа - это число различных элементов, присутствующих в этом соответствующем столбце для этого идентификатора. Например: для ID = 12Кортеж должен быть (2, 2, 2, 1) и для ID=13, кортеж должен быть (3, 3, 2, 3)
Я могу получить все строки для определенного идентификатора, выполнив следующие действия:
print(df.loc[df['ID'] == '12'])
Но я не знаю, как это сделать для каждого значения в столбце идентификатора (очень похоже на предложение group by в SQL, а также получить счетчик вместо фактических значений в строках).
Пожалуйста помоги.
3 ответа
С помощью apply ты мог бы сделать
In [117]: cols = ['BankName', 'Number', 'Firstname', 'Lastname']
In [126]: df.groupby('ID')[cols].nunique().apply(tuple, axis=1)
Out[126]:
ID
12 (2, 2, 2, 1)
13 (3, 3, 2, 3)
dtype: object
или же,
In [127]: df.groupby('ID').apply(lambda x: tuple(x[c].nunique() for c in cols))
Out[127]:
ID
12 (2, 2, 2, 1)
13 (3, 3, 2, 3)
dtype: object
Или, если вы хотите в качестве dataframe вместо кортежа
In [122]: df.groupby('ID').agg({c: 'nunique' for c in cols})
Out[122]:
Lastname Number Firstname BankName
ID
12 1 2 2 2
13 3 3 2 3
or,
In [123]: df.groupby('ID')[cols].nunique()
Out[123]:
BankName Number Firstname Lastname
ID
12 2 2 2 1
13 3 3 2 3
Использование groupby с apply и лямбда-функция с nunique:
cols = ['Bank Name', 'Number', 'Firstname', 'Lastname']
df = df.groupby('ID')[cols].apply(lambda x: tuple(x.nunique()))
print (df)
ID
12 (2, 2, 2, 1)
13 (3, 3, 2, 3)
dtype: object
И при необходимости конвертировать в dict:
d = df.groupby('ID')[cols].apply(lambda x: tuple(x.nunique())).to_dict()
print (d)
{12: (2, 2, 2, 1), 13: (3, 3, 2, 3)}
Я думаю, что вам нужно это:
group = df.groupby('ID')['Bank Name','Number','Firstname','Lastname'].nunique()
group['tuples'] = group.apply(lambda x: tuple(x), axis=1)
group.loc[:,'tuples']
Выход будет:
ID
12 (2, 2, 2, 1)
13 (3, 3, 2, 3)
Name: tuples, dtype: object