pandas groupby 计算不同参数的unique 值

• Z时代
• 2024-02-16
• 分类：IT

pandas groupby 计算unique值，其中第一个Para['uniCount'], 运行为nan, 2 成功了，写法都一样 帮忙看下哪里错了， 或者换种写法？

1.
para['uniCount'] = dfpartable.groupby('Par', as_index=True).apply(lambda x: x.Value.nunique())

2.
paraStep['uniCount'] = dfpartable.groupby(['Par','Step'], as_index=True).apply(lambda x: x.Value.nunique())

3. dfpartable 如下
   

回答：

这两组代码应该都无法运行成功吧？理论上 groupby 之后的 index 和之前的 index 是对不上的，建立新列肯定会有产生 NAN。建议直接使用 transform：

>>> df['uniCount'] = df.groupby('Par')['Value'].transform('nunique')

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