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pandas每天一题-题目10:去重计数的额外方式

off999 2024-11-06 11:22 15 浏览 0 评论


这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。

我会挑选一些题目,并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析

计划每天更新一期,希望各位小伙伴先自行思考,再查看答案。如果对你有帮助,记得转发推荐给你的好友!

上期文章:pandas每天一题-题目9:计算平均收入的多种方式

后台回复"数据",可以下载本题数据集

如下数据:

数据描述:

  • 此数据是订单明细表。一个订单会包含很多明细项,表中每个样本(每一行)表示一个明细项
  • order_id 列存在重复
  • quantity 是明细项数量

需求:列出共有多少个不同的 item_name?

在前面的练习中,其实我们已经讲解过相关的方式,今天作为补充,因此前面讲解过的方式这里不再列出。

重点回顾:pandas每天一题-题目8:去重计数的多种实现方式



下面是答案了


方式1

如果只是针对一列的去重计数,pandas 为此提供了方法:

df['item_name'].nunique()

如果只是简单列出方法,这不是我的文章风格。

我们尝试稍微深入一些了解这个方法,从而得到更多的解决方式!


方式2

本质上,pandas 为列(Series) 提供了去重操作,得到结果是一个 numpy 数组:

df['item_name'].unique()
  • 得到一个去重后的结果数组

提示:

之前我们讲解过 .drop_duplicates 方法,他们的区别是 .drop_duplicates 返回列(pandas.Series) ,.unique() 返回数组(numpy.array)

有了去重数组,统计数量是 python 的基本操作:

len(df['item_name'].unique())

这就是方法1 中的.nunique 的实现(它内部会考虑 nan 的情况)

最后,介绍一种纯粹 python 的方式


方式3

在 python 基本数据结构中,有一种去重的结构—— set :

set(df['item_name'])
  • 效果与 Series.unique 类似,区别是,其返回的是 python 的 set 对象

同理,统计数量即可:

len(set(df['item_name']))

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