英文:
groupby() Col A, count Col C, and count unique column B
问题
我有一个包含多列的数据框。我想要按列A（这是一个人的名字）分组。然后，我想要按列A分组计算列C中的总行数。我还想要按列A分组计算列B中的唯一行数。
在Python中是否有一种方法可以做到这一点？
英文:
I have a dataframe with multiple columns. I want to groupby column A (which is a person's name). Then I want to count total number of rows in column C grouped by column A. I also want to count number of unique rows in Column B grouped by column A.
Is there a way to do this in Python?
答案1
得分: 1
这：
df.groupby('A').agg({'C':'size', 'B':'nunique'})
尽管实际上，C 中的行数应该与 B 中的行数相同。这也可以工作：
df.groupby('A')['B'].agg(['size','nunique'])
英文:
This:
df.groupby('A').agg({'C':'size', 'B':'nunique'})
although really, number of rows in C should just be the same with number of rows in B. This should also work
df.groupby('A')['B'].agg(['size','nunique'])
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