最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用pandas，转而投向其他的数据操作库，身为一个数据工作者，基本上是张口pandas，闭口pandas了，故而写下此系列以让更多的小伙伴们爱上pandas。
系列文章说明：
系列名（系列文章序号）——此次系列文章具体解决的需求
平台：
- windows 10
- python 3.8
- pandas >=1.2.4
/ 数据需求
最近在看一本关于使用pandas进行数据处理的书，于2020年出版，其中有一段对在线零售商品的统计数据处理部分，每个订单每个商品是单独记录，所以在只关心订单时会发现有多个同样的订单号存在，此篇讨论如何统计每月的订单量。数据读取如下：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('Online_Retail.csv.zip', parse_dates=['InvoiceDate'])
df_new = df.dropna().copy()
# 拆出月份
df_new['YearMonth'] = df_new['InvoiceDate'].map(lambda x: 100 * x.year + x.month)
ps: 数据获取方式：
github：
https://github.com/lk-itween/FunnyCodeRepository/raw/main/PandasSaved/data/Online_Retail.csv.zip
(406829, 9)
/ 需求处理
由于只关心订单号，重复的订单号会使数据统计不准确，需要将订单号去重后再统计。
- 方式一：书中使用unique后再统计。
df_new.groupby('InvoiceNo')['YearMonth'].unique().value_counts().sort_index()
pandas从2020年发展至今已更新多次，此前书中方法可能无法执行，如此处会产生如下报错，原因为unique()执行后每行数据为列表类型，value_counts不能处理。
将代码更改如下就可以完成需求。
df_new.groupby('InvoiceNo')['YearMonth'].unique().explode().value_counts().sort_index()
（手动水印：原创CSDN宿者朽命，https://blog.csdn.net/weixin_46281427?spm=1011.2124.3001.5343 ，公众号A11Dot派)
- 方式二：对groupby结果使用value_counts去重再统计。
df_new.groupby('InvoiceNo')['YearMonth'].value_counts().reset_index(name='count')['YearMonth'].value_counts().sort_index()
第一个value_counts的作用就是对YearMonth去重，需要的列名已作为索引，通过reset_index将索引重置为列数据，再对YearMonth进行value_counts统计每月的订单量。
在同一台电脑上，这一方法比书中提到的方法要快，可能unique在处理上需要消耗一定时间，然而这种处理却把思想弄复杂了，pandas去重处理可以直接使用drop_duplicates。
- 方式三：drop_duplicates去重后统计。
df_new[['InvoiceNo', 'YearMonth']].drop_duplicates()['YearMonth'].value_counts().sort_index()
对比前两种方法，代码简短了不少，处理时间也减少了。
ps: 补充解法：nunique
观察数据需求可发现，是对每个月份进行统计，那么直接对月份进行分组，在各分组中进行去重统计。
df_new.groupby('YearMonth')['InvoiceNo'].nunique()
/ 总结
本篇通过引入书中例子，复现书中代码，结合现有数据处理方法，逐步优化代码处理方式，阐述各个方法的异同点，完成数据需求。源数据可通过文章开头处获取。
静观天色，晓听风雨。
于二零二二年六月二十二日作