Pandas，对于一列中的每个唯一值，在另一列中获取唯一值

使用Pandas库可以轻松地处理和分析数据。在数据分析过程中，经常会遇到需要根据一列中的每个唯一值，在另一列中获取唯一值的情况。本文将介绍如何使用Pandas实现这一操作，并提供相应的示例代码。

python
import pandas as pd
# 创建一个包含客户姓名和购买商品的DataFrame
data = {'客户姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四', '王五'],
        '购买商品': ['商品A', '商品B', '商品C', '商品A', '商品B', '商品D']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用unique()方法获取唯一值
unique_names = pd.Series(df['客户姓名'].unique())
unique_items = pd.Series(df['购买商品'].unique())
print("唯一的客户姓名：")
print(unique_names)
print("\n唯一的购买商品：")
print(unique_items)

唯一的客户姓名：
0    张三
1    李四
2    王五
dtype: object
唯一的购买商品：
0    商品A
1    商品B
2    商品C
3    商品D
dtype: object

python
import pandas as pd
# 创建一个包含客户姓名和购买商品的DataFrame
data = {'客户姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四', '王五'],
        '购买商品': ['商品A', '商品B', '商品C', '商品A', '商品B', '商品D']}
df = pd.DataFrame(data)
# 根据客户姓名去重，并统计购买商品的种类
unique_names = pd.Series(df['客户姓名'].unique())
for name in unique_names:
    unique_items = pd.Series(df[df['客户姓名'] == name]['购买商品'].unique())
    print("{}购买了{}种商品".format(name, len(unique_items)))

张三购买了2种商品
李四购买了2种商品
王五购买了2种商品