Pandas如何统计DataFrame中指定Type值对应的Item列唯一值数量

最简实现方案 #

直接调用pandas内置的nunique()方法，一行代码就能完成统计，返回结果就是你需要的4：

df.loc[df['Type'] == 'A1', 'Item'].nunique()

如果需要先拿到符合条件的唯一值列表再手动计数，也可以写成：

unique_items = df.loc[df['Type'] == 'A1', 'Item'].unique()
result = len(unique_items)

两种写法都是pandas原生的向量化操作，性能远高于循环遍历，数据量越大效率优势越明显。

原代码问题说明 #

你之前的写法逻辑存在多处偏差，没有得到正确结果的原因如下：

• 第一行df['Type']=='A1'只生成了筛选用的布尔掩码，没有实际用来过滤数据集，筛选条件没有生效
• 第二行df['Item'].unique()统计的是整个数据表所有Item的唯一值，包含了Type为A2的item5，不符合你的筛选要求
• 第三行str.len()是统计每个字符串的长度，不是统计列表的元素个数，另外list是Python内置关键字，不建议用作变量名避免冲突。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kimchi