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在Python的數(shù)據(jù)分析庫pandas中，count_distinct()函數(shù)是一個(gè)非常有用的工具，它可以幫助我們計(jì)算數(shù)據(jù)框（DataFrame）或序列（Series）中不同值的數(shù)量，這個(gè)函數(shù)對(duì)于處理和分析數(shù)據(jù)非常有用，特別是在我們需要找出數(shù)據(jù)集中的唯一值或者需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重操作時(shí)。

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基本用法

count_distinct()函數(shù)的基本用法非常簡單，你只需要將你想要計(jì)算唯一值數(shù)量的數(shù)據(jù)框或序列作為參數(shù)傳遞給這個(gè)函數(shù)，它就會(huì)返回一個(gè)整數(shù)，表示數(shù)據(jù)中不同值的數(shù)量。

假設(shè)我們有一個(gè)名為df的數(shù)據(jù)框，其中包含一列名為’A’的列，我們可以使用以下代碼來計(jì)算這一列中不同值的數(shù)量：

unique_count = df['A'].count_distinct()
print(unique_count)

在這個(gè)例子中，count_distinct()函數(shù)會(huì)遍歷’A’列中的所有值，然后返回一個(gè)整數(shù)，表示這一列中不同值的數(shù)量。

高級(jí)用法

雖然count_distinct()函數(shù)的基本用法很簡單，但是它還有一些高級(jí)用法，可以幫助我們更有效地處理數(shù)據(jù)。

忽略NaN值

默認(rèn)情況下，count_distinct()函數(shù)會(huì)將NaN值視為唯一的值，有時(shí)我們可能希望忽略這些值，只計(jì)算實(shí)際的有效值，為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，我們可以使用dropna()函數(shù)先刪除包含NaN值的行或列，然后再調(diào)用count_distinct()函數(shù)。

假設(shè)我們有一個(gè)名為df的數(shù)據(jù)框，其中包含一列名為’A’的列，這一列中有一些NaN值，我們可以使用以下代碼來計(jì)算這一列中有效值的數(shù)量：

df_no_nan = df.dropna(subset=['A'])
unique_count = df_no_nan['A'].count_distinct()
print(unique_count)

在這個(gè)例子中，dropna()函數(shù)會(huì)刪除’A’列中包含NaN值的所有行，然后我們?cè)僬{(diào)用count_distinct()函數(shù)來計(jì)算剩余的有效值的數(shù)量。

對(duì)多個(gè)列進(jìn)行去重計(jì)數(shù)

如果我們想要對(duì)多個(gè)列進(jìn)行去重計(jì)數(shù)，我們可以先將這些列組合成一個(gè)字符串，然后將這個(gè)字符串作為參數(shù)傳遞給count_distinct()函數(shù)。

假設(shè)我們有一個(gè)名為df的數(shù)據(jù)框，其中包含兩列名為’A’和’B’的列，我們可以使用以下代碼來計(jì)算這兩列中不同值的組合的數(shù)量：

unique_count = df[['A', 'B']].apply(lambda x: ''.join(x.astype(str)), axis=1).count_distinct()
print(unique_count)

在這個(gè)例子中，我們首先使用apply()函數(shù)將’A’和’B’列的值轉(zhuǎn)換為字符串，然后將這兩個(gè)字符串組合在一起，我們將這個(gè)新的字符串作為參數(shù)傳遞給count_distinct()函數(shù)，它會(huì)返回一個(gè)整數(shù)，表示這個(gè)新字符串中不同值的數(shù)量。

歸納

pandas的count_distinct()函數(shù)是一個(gè)非常強(qiáng)大的工具，它可以幫助我們計(jì)算數(shù)據(jù)框或序列中不同值的數(shù)量，通過掌握這個(gè)函數(shù)的基本用法和高級(jí)用法，我們可以更有效地處理和分析數(shù)據(jù)。

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