计数独特的元素和总结值在大熊猫GROUPBY操作

我有一个表与如下数据：计数独特的元素和总结值在大熊猫GROUPBY操作

day   concept click item_id 
2015-05-01 A   6  s4P~Hzs1w5R12Dpyn2IK 
       B   6  s4P~Hzs1w5R12Dpyn2IK 
       C   1  DOwfmfFvdEIZ1IdXqTiu 
       D   1  wPaYuIh~t8y7rU3HP43N 
       D   7  Ya_M~2N6eX0kem8IgdSp

而且我想获得distint ITEM_ID的计数和总结点击所有日常ITEM_ID，例如：

day   concept  click count_item_id  
2015-05-01 A   6  1 
       B   6  1 
       C   1  1 
       D   8  2

我用Python和熊猫库

来源

2017-09-22 Dafne

使用groupby后跟agg工作：

df.groupby(['day', 'concept']).agg({'click' : 'sum', 'item_id' : 'count'}) 
Out[429]: 
        item_id click 
day  concept     
2015-05-01 A    1  6 
      B    1  6 
      C    1  1 
      D    2  8

来源

2017-09-22 11:56:24

请检查，如果这是你想要什么：

df[['day', 'concept']].groupby(['click', 'item_id']).agg(['sum', 'count'])

来源

2017-09-22 12:00:34

后试图请后的代码。当没有名为'click'和'item_id'的列时，如何使用groupby – Dark

计数独特的元素和总结值在大熊猫GROUPBY操作

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