PowerQuery：统计分组聚合数据中的唯一实例数量

我有一组游戏玩家事件数据，想统计每位玩家为所属队伍的参赛次数。现在用Group by分组时，会直接统计玩家列的行数（比如玩家单场比赛有3个事件就被计为3次），但实际单场参赛应该只算1次，不知道怎么分组时按场次统计玩家是否参赛，而不是事件数。

期望结果 #

注：P1在1/1、1/2、1/4参赛；P2仅在1/1、1/2参赛，未参加1/4

源数据 #

当前问题 #

使用Group by会统计行数，而非按场次去重后的唯一参赛次数。

1. SQL 实现 #

核心思路是先按队伍、玩家、日期去重，得到每个玩家每场比赛的唯一记录，再按队伍和玩家分组统计次数。

SELECT 
    队伍,
    玩家,
    COUNT(DISTINCT 日期) AS 参赛次数
FROM 
    游戏事件表
GROUP BY 
    队伍, 玩家
ORDER BY 
    队伍, 玩家;

或者先生成去重后的临时表再统计，逻辑更清晰：

WITH 去重参赛记录 AS (
    SELECT DISTINCT 队伍, 玩家, 日期
    FROM 游戏事件表
)
SELECT 
    队伍,
    玩家,
    COUNT(日期) AS 参赛次数
FROM 去重参赛记录
GROUP BY 队伍, 玩家
ORDER BY 队伍, 玩家;

2. Python Pandas 实现 #

两种方式都能实现，效果一致：

方式一：先去重再统计

import pandas as pd

# 假设数据已存入DataFrame df
df = pd.read_csv('你的数据文件路径.csv')

# 保留每个玩家每场比赛的唯一记录
unique_records = df[['队伍', '玩家', '日期']].drop_duplicates()

# 分组统计参赛次数
result = unique_records.groupby(['队伍', '玩家']).size().reset_index(name='参赛次数')

print(result)

方式二：直接用nunique统计分组内的唯一日期数

import pandas as pd

df = pd.read_csv('你的数据文件路径.csv')
result = df.groupby(['队伍', '玩家'])['日期'].nunique().reset_index(name='参赛次数')

print(result)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben