Calculer la somme des valeurs uniques par tabulation croisée des pandas

Objectif

Je veux croiser les variables de valeur avec deux variables de catégorie dans les pandas et trouver la valeur unique totale des variables de valeur.

Le code suivant lorsqu'il est écrit en SQL

SELECT date,carrier,count(DISTINCT host) as cnt
FROM apachelog
GROUP BY date,carrier;

Image agrégée

Comptez la valeur unique de la variable hôte pour chaque date et variable de transporteur (3 catégories: Android, iOS, Autre)

Code en python3 (1) Utilisez la méthode pivot_table

Valeur moyenne de la colonne A pour chaque cellule du tableau croisé (colonne B x colonne C)

python

　pd.pivot_table(df,value='A',index='B',columns='C')

Nombre de colonnes A pour chaque cellule du tableau croisé (colonne B x colonne C)

python

 pd.pivot_table(df,value='A',index='B',columns='C',aggfunc = 'count')

Total de la colonne A pour chaque cellule du tableau croisé (colonne B x colonne C)

python

　pd.pivot_table(df,value='A',index='B',columns='C',aggfunc = 'sum')

Alors qu'en est-il du nombre de valeurs uniques dans la colonne A pour chaque cellule? Utilisez une expression lambda. Comment écrire une expression lambda est l'argument lambda 1, l'argument 2 ...: Traitement

pivot_unique.py

import pandas as pd

#Conservez les données dans la trame de données pandas
df = pd.DataFrame(apachlog)

#Dans la méthode suivante, la valeur inclura la valeur na.
#Trame de données à l'avance.info()Une main qui peut être utilisée quand on sait qu'il n'y a pas de na
pv = pd.pivot_table(df, values='host',index = 'date',columns = 'carrier',
 aggfunc = lambda x:len(x.unique()))

#La méthode suivante est la valeur à l'exclusion de la valeur na.
pv = pd.pivot_table(df, values='host',index = 'date',columns = 'carrier',
 aggfunc = lambda x:x.nunique())

(Bonus) Exporter vers un fichier

Les trames de données pandas peuvent être exportées au format tsv avec la méthode to_csv.

output.py

fout = 'output.tsv'
f = open(fout,'w',encoding = 'utf-8')

pv.to_csv(fout,sep = '\t')
f.close()

Code en python3 (2) Utiliser la méthode groupby

use_groupby.py

#Créez un groupe par objet en spécifiant l'axe des x et l'axe des y
grouped = df.groupby(['date','carrier'])

#Grouper par vers un bloc de données ne produit aucun résultat, il crée simplement un objet Group By pour le bloc de données avec la clé d'agrégation.

#Agréger avec la colonne "hôte" pour les objets groupés.
#La fonction à agréger est agg(Spécifiez ce contenu avec une expression lambda)
#compter que na est également inclus dans la valeur unique
grouped.host.agg(lambda x: len(x.unique()))

#Compte non compris na
grouped.host.agg(lambda x: x.nunique())

Le résultat agrégé de la méthode groupby est un tableau de «maintien vertical» (= type long).

Si vous souhaitez étendre le "maintien vertical" (type long) au type croisé (?) (= Type large), utilisez la *** méthode de dépilage *** comme indiqué ci-dessous pour afficher l'image agrégée ci-dessus. Tu peux l'avoir.

#g = grouped.host.agg(lambda x: len(x.unique()))
g = grouped.host.agg(lambda x: x.nunique()))

g.unstack()

Environnement d'exécution

• anaconda3-4.0.0
• OS X El Capitan 10.11.3

référence

• Comment utiliser <Python, pandas> pivot_table and plot
• Erreur de la méthode pivot_table dans O'Reilly "Introduction à l'analyse des données par Python"
• Question de Donpisha sur stack_overflow
• O'Reilly [Introduction à l'analyse de données avec Python] Chapitre 9 Agrégation de données et calcul de groupe