我使用 Pandas 作为数据库替代品，因为我有多个数据库( Oracle 、 SQL Server 等)，我无法将命令序列转换为 SQL 等效项。

我在 DataFrame 中加载了一个包含一些列的表:

YEARMONTH, CLIENTCODE, SIZE, etc., etc.

在 SQL 中，计算每年不同客户的数量是:

SELECT count(distinct CLIENTCODE) FROM table GROUP BY YEARMONTH;

结果是

201301    5000
201302    13245

如何在 Pandas 中做到这一点？

最佳答案

我相信这就是你想要的:

table.groupby('YEARMONTH').CLIENTCODE.nunique()

例子:

In [2]: table
Out[2]: 
   CLIENTCODE  YEARMONTH
0           1     201301
1           1     201301
2           2     201301
3           1     201302
4           2     201302
5           2     201302
6           3     201302

In [3]: table.groupby('YEARMONTH').CLIENTCODE.nunique()
Out[3]: 
YEARMONTH
201301       2
201302       3

关于python - Pandas 'count(distinct)' 等效，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15411158/