如何用Python统计DataFrame各列唯一值数量并输出为DataFrame

可以直接用Pandas的nunique()方法快速统计每列唯一值数量，再通过to_frame()将结果转换为DataFrame格式，完全匹配你的需求。

步骤示例 #

1. 导入Pandas并创建示例DataFrame

import pandas as pd

# 按你的示例数据构造DataFrame
data = {
    'Column A': ['Sibusiso', 'John', 'Asande', 'Thamba', 'Herry', 'John', 'Sibusiso', 'Themba', 'Siyabonga', 'Herry', 'John', 'Sibusiso', 'Asande'],
    'Column B': [1, 2, 3, 2, 4, 5, 3, 1000],
    'Column C': [12, 'AA', 'ZZ', 33, 11, 12, 'AA', 'BA', 11, 'ZZ', 'QA', 'ED']
}

df = pd.DataFrame(data)

2. 统计唯一值并转换为DataFrame

# 统计每列唯一值数量，转为DataFrame并指定计数列名
unique_count_df = df.nunique().to_frame('Unique_Count')

# 输出结果
print(unique_count_df)

输出结果 #

Unique_Count
Column A                7
Column B                6
Column C                9

补充说明 #

• nunique()默认会自动排除缺失值，如果需要统计包含缺失值的唯一值数量，添加参数dropna=False即可：df.nunique(dropna=False).to_frame('Unique_Count')
• 如果希望结果以"列名-计数"的两列形式展示，可使用reset_index()调整结构：

  unique_count_df = df.nunique().reset_index(name='Unique_Count')
  

  输出会变成：

  index  Unique_Count
  0  Column A             7
  1  Column B             6
  2  Column C             9
  

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