pandas是一个基于Python的数据分析库,它提供了丰富的数据结构和数据分析工具,可以帮助我们进行数据处理、数据清洗、数据分析等操作。
要分组并显示唯一值的计数,可以使用pandas的groupby()函数结合value_counts()函数来实现。具体步骤如下:
import pandas as pd
grouped = df.groupby('A')
count = grouped['B'].value_counts()
这样就可以得到每个分组中唯一值的计数结果。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
data = {'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c'],
'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照列A进行分组
grouped = df.groupby('A')
# 对分组后的列B进行计数
count = grouped['B'].value_counts()
print(count)
输出结果为:
A B
a 1 1
2 1
b 3 1
4 1
5 1
c 6 1
dtype: int64
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