Python pyspark GroupBy.nunique用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.groupby.GroupBy.nunique 的用法。

用法: GroupBy.nunique(dropna: bool = True) → FrameLike

返回DataFrame，其中包含每列每组的不同观察值的数量。

参数：

dropna：布尔值，默认 True: 计数中请勿包含NaN。

nunique：DataFrame 或系列

例子：

>>> df = ps.DataFrame({'id': ['spam', 'egg', 'egg', 'spam',
...                           'ham', 'ham'],
...                    'value1': [1, 5, 5, 2, 5, 5],
...                    'value2': list('abbaxy')}, columns=['id', 'value1', 'value2'])
>>> df
     id  value1 value2
0  spam       1      a
1   egg       5      b
2   egg       5      b
3  spam       2      a
4   ham       5      x
5   ham       5      y

>>> df.groupby('id').nunique().sort_index() 
      value1  value2
id
egg        1       1
ham        1       2
spam       2       1

>>> df.groupby('id')['value1'].nunique().sort_index() 
id
egg     1
ham     1
spam    2
Name: value1, dtype: int64

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.groupby.GroupBy.nunique。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

例子：