PythonでGroupByを使用してユニークな値を取得する方法

PythonのPandasライブラリを使用して、データフレーム内の特定の列をグループ化し、各グループ内のユニークな値を取得する方法について説明します。

まず、以下のようなデータフレームがあるとします。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'c': [1, 1, 1, 2, 2, 2],
    'l1': ['a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'b'],
    'l2': ['b', 'd', 'd', 'f', 'e', 'f']
})

このデータフレームでは、c列を基にグループ化し、l1とl2列のユニークな値を取得したいとします。これを達成するためには、Pandasのgroupbyメソッドとuniqueメソッドを組み合わせることができます。

g = df.groupby('c')['l1', 'l2'].agg(['unique'])

このコードは、c列を基にデータフレームをグループ化し、各グループ内のl1とl2列のユニークな値を取得します。

また、applyメソッドを使用して、各グループ内のユニークな値をリストとして取得することも可能です。

import numpy as np

g = df.groupby('c')['l1', 'l2'].apply(lambda x: list(np.unique(x)))

これらの方法を使用すると、PythonのPandasライブラリを使用してデータフレームをグループ化し、各グループ内のユニークな値を効率的に取得することができます。これは、データ分析やデータ前処理の際に非常に便利な機能です。

以上、PythonでGroupByを使用してユニークな値を取得する方法についてでした。この記事が皆さんのデータ分析の一助となれば幸いです。