Python中DataFrame按周统计唯一值的数据透视表问题

现有如下Python DataFrame数据：

需要按周统计Workstation和Reason的唯一值数量，期望输出：

尝试了以下代码但未得到正确结果：

df.pivot_table(index='Week', values=['Workstation', 'Reason'], aggfunc='nunique')

你的代码逻辑本身是正确的，大概率是输出列名不符合预期，或是遇到了版本兼容问题。以下两种方式可实现需求：

方法一：重命名透视表列名 #

生成透视表后修改列名，匹配期望格式：

result = df.pivot_table(index='Week', values=['Workstation', 'Reason'], aggfunc='nunique')
result.columns = ['Distinct_Workstation', 'Distinct_Reason']
result.reset_index(inplace=True)

方法二：使用groupby实现 #

用groupby结合agg更直观地指定统计规则和列名：

result = df.groupby('Week').agg(
    Distinct_Workstation=('Workstation', 'nunique'),
    Distinct_Reason=('Reason', 'nunique')
).reset_index()

若之前的pivot_table代码未得到正确结果，可检查pandas版本（nunique作为聚合函数需0.20.0及以上版本支持），或确认DataFrame中无空值干扰统计。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者samronaldo309