可以使用groupby
和nunique
方法来实现。
首先,使用groupby
方法将数据框按照多列进行分组,然后使用nunique
方法计算每个组中唯一值的数量。最后,可以使用reset_index
方法将结果重新设置为数据框的形式。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c'],
'B': ['x', 'y', 'x', 'y', 'z'],
'C': ['1', '2', '3', '4', '5']}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算跨多列的唯一值的出现次数
counts = df.groupby(['A', 'B']).nunique().reset_index()
print(counts)
输出结果如下:
A B C
0 a x 1
1 a y 1
2 b x 1
3 b y 1
4 c z 1
在这个示例中,我们按照列'A'和列'B'进行分组,并计算每个组中唯一值的数量。最后,我们得到了一个新的数据框,其中包含了跨多列的唯一值的出现次数。
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