python – Pandas Aggregate groupby

我有一个概念上看起来如下的数据框：

df = pd.DataFrame({
    "a": [1, 1, 1, 2, 2,3],
    "b": ["a", "a", "c", "a", "d","a"],
    "c": ["2", "3", "4", "2", "3","2"]
})

      a    b    c
  0   1   'a'  '2' 
  1   1   'a'  '3'
  2   1   'c'  '4'
  3   2   'a'  '2'
  4   2   'd'  '3'
  5   3   'a'  '2'

对于a中的每个组,我需要计算到此处的唯一(b,c)值.

所以在这个例子中,ouptut应该是[3,4,4].

(因为在组1中有3个唯一的(b,c)对,并且在组1和组2中共有4个唯一的(b,c)值,并且在组1和2和3中一起也只有4个唯一( b,c)值.

我尝试使用扩展与groupby和nunique,但我无法弄清楚语法.

任何帮助将不胜感激！

解决方法:

这是一个棘手的问题.这就是你追求的吗？

result = (
    df.a.drop_duplicates(keep='last')
    .reset_index()['index']
    .apply(lambda x: df.loc[df.index<=x].pipe(lambda x: (x.b+x.c).nunique()))
     )


result
Out[27]: 
0    3
1    4
Name: index, dtype: int64