基于其他列Python的特定值的每列的唯一值计数,可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
data = {'Column1': [1, 2, 3, 4, 5],
'Column2': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C'],
'Column3': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'Z']}
df = pd.DataFrame(data)
def count_unique_values(df, target_column, other_columns):
unique_values = df[other_columns].drop_duplicates()
result = {}
for index, row in unique_values.iterrows():
filter_condition = ''
for column, value in row.iteritems():
filter_condition += f"{column} == '{value}' and "
filter_condition = filter_condition[:-5]
filtered_df = df.query(filter_condition)
unique_count = filtered_df[target_column].nunique()
result[row.to_string(index=False)] = unique_count
return result
target_column = 'Column1'
other_columns = ['Column2', 'Column3']
result = count_unique_values(df, target_column, other_columns)
print(result)
输出结果:
{'A X': 1, 'B Y': 1, 'C Z': 1}
在这个例子中,我们基于'Column2'和'Column3'的特定值计算了'Column1'的唯一值计数。结果显示,当'Column2'为'A'且'Column3'为'X'时,'Column1'的唯一值计数为1;当'Column2'为'B'且'Column3'为'Y'时,'Column1'的唯一值计数为1;当'Column2'为'C'且'Column3'为'Z'时,'Column1'的唯一值计数为1。
这个方法可以用于对数据集中的多个列进行组合筛选,并计算目标列的唯一值计数。在实际应用中,可以根据具体需求进行参数的调整和扩展。
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