如何按唯一值分组 pandas groupby

Question

在我提出问题之前，我想让大家知道我查看了以下页面，但它没有return我具体需要的内容：

假设我有以下 df 四个人试图猜测一个代码。每个人有两个猜测：

df = pd.DataFrame({'name':['Sally', 'John', 'Lucy', 'Mark','Sally', 'John', 'Lucy', 'Mark'], 
                   'guess':['123', '321', '213', '312', '321', '231', '123', '312']})

df

    name    guess
0   Sally   123
1   John    321
2   Lucy    213
3   Mark    312
4   Sally   321
5   John    231
6   Lucy    123
7   Mark    312

我想知道每个人有多少个完全不同的猜测。也就是说，我不想知道每个人在自己的猜测中有多少个独特的猜测，而是想知道他们在所有猜测中有多少个独特的猜测。让我详细说说。

使用上面链接的 post 中的代码，这就是我得到的：

df.groupby('name')[['guess']].nunique()


      guess
name    
John    2
Lucy    2
Mark    1
Sally   2

这 return 与他们自己的猜测相比，每个人有多少独特的猜测。同样，我正在寻找的是每个人在所有总猜测（也就是整个猜测）中有多少独特的猜测。这是我正在寻找的输出：

      guess count
name    
John    1     2
Lucy    1     2
Mark    0     2
Sally   0     2

因为 John 的其中一个猜测 (231) 和 Lucy 的其中一个猜测 (213) 在所有猜测中是唯一的。如果有一个列显示每个人的总猜测数也很好。

提前致谢！

Answer 1

您可以先通过按 guess 分组找出哪些猜测是唯一的，然后只需对 name 进行分组计数和求和即可得到最终输出：

In [64]: df['unique'] = df['guess'].map(df.groupby("guess").count()['name'] == 1).astype(int)

In [65]: df.groupby("name")['unique'].agg(['sum', 'count']).rename(columns={'sum': 'guess'})
Out[65]:
       guess  count
name
John     1      2
Lucy     1      2
Mark     0      2
Sally    0      2

如何按唯一值分组 pandas groupby

How to group by unique values pandas groupby

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