如何按另一列唯一值总数排序返回pandas列的Top10结果

你原有代码的错误点：

• 分组时同时传入Col1和Col2作为分组键，会按两列值的组合做拆分，无法实现按Col1维度聚合统计的需求
• 链式调用的unique()、sort_values()、count()逻辑顺序错误，没有做降序排序、取前10的相关逻辑

直接使用nunique()方法统计每组的唯一值数量即可，完整实现代码如下：

# 按Col1分组统计Col2的唯一值数量，降序排序后取前10条
top10_result = df.groupby('Col1')['Col2'].nunique().sort_values(ascending=False).head(10)

示例验证 #

针对你提供的测试数据，运行上述代码得到的统计结果为：

Col1
Sam Jones          2
Rebecca Stevens    1
Name: Col2, dtype: int64

如果需要输出名称 - 计数的文本格式，可通过遍历结果格式化输出：

for col1_val, unique_cnt in top10_result.items():
    print(f"{col1_val} - {unique_cnt}")

输出结果和预期完全匹配：

Sam Jones - 2
Rebecca Stevens - 1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者slb1125