Pythonでのグループ化とユニークなカウント

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasを使用して、データをグループ化し、各グループ内のユニークな値をカウントする方法について説明します。

まず、次のようなデータフレームを考えてみましょう。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'group': [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4],
    'param': ['a', 'a', 'b', np.nan, 'a', 'a', np.nan]
})

このデータフレームでは、group列によってデータがグループ化され、param列には各グループのパラメータが含まれています。ここで目標は、各グループ内のユニークなparamの値をカウントすることです。

これを達成するための一つの方法は、Pandasのgroupbyメソッドとnuniqueメソッドを組み合わせることです。以下にそのコードを示します。

df.groupby('group')['param'].nunique()

このコードは、group列でデータをグループ化し、各グループ内のparam列のユニークな値の数をカウントします。

また、新しい列を作成して、各グループのユニークな値の数をデータフレームに追加することも可能です。そのためには、以下のようにtransformメソッドを使用します。

df['distinct_count'] = df.groupby('group')['param'].transform('nunique')

これらの方法を使用すると、PythonのPandasを使用してデータをグループ化し、各グループ内のユニークな値を効率的にカウントすることができます。これは、データ分析や前処理の際に非常に便利な機能です。.