如何在pandas pivot_table中统计指定列的唯一值计数

把aggfunc参数中对应ORDER_NUM和ORDER ID的聚合规则从'count'替换为'nunique'即可实现去重计数。

• count聚合逻辑：统计分组后该列的非空值总数，不会过滤重复值，因此不符合你的需求
• nunique聚合逻辑：统计分组后该列的非空唯一值总数，刚好匹配去重后订单数量的统计要求

另外注意你当前代码的values列表中未包含Cost列，但aggfunc中指定了对Cost求和，直接运行会触发KeyError，需要把Cost补充到values列表中。

修改后的完整代码如下：

df1.pivot_table(
    index=["Unit", "Grade"],
    values = ["Cost", "QTY","ORDER_NUM", "ORDER ID"],
    aggfunc={
        'Cost': 'sum',
        'QTY':'sum', 
        "ORDER_NUM":'nunique',
        "ORDER ID":'nunique'
    }
)

如果你需要把空值也计入唯一值统计，可以替换为自定义lambda聚合逻辑，示例如下：

df1.pivot_table(
    index=["Unit", "Grade"],
    values = ["Cost", "QTY","ORDER_NUM", "ORDER ID"],
    aggfunc={
        'Cost': 'sum',
        'QTY':'sum', 
        "ORDER_NUM": lambda x: len(x.unique()),
        "ORDER ID": lambda x: len(x.unique())
    }
)

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