参考：https://www.cnblogs.com/xxswkl/p/11009059.html
ユニークな1（）
別の統計リストと戻り、配列内の値を。それは3つのパラメータを持って、統計が異なる量だった、配列が返されます。
リストの要素がリストである場合は、この方法を使用しないようにしてください。
AS NP numpyのインポート A = [1,5,4,2,3,3,5] ＃はアレイ返す プリント（np.unique（A）） ＃[2. 3. 4. 5. 1] リストの最初の要素に戻る＃最初の出現のインデックス 印刷（np.unique（return_index = TRUE）） ＃（配列（[1、2 ,. 3 ,. 4 ,. 5]）、アレイ（[0 ,. 3 ,. 4,2 ,. 1]）） 新しいリストインデックスの各要素に対応する元のリストに＃リターン 印刷（np.unique（return_inverse = TRUE））＃（ 配列（[1、2 ,. 3 ,. 4 ,. 5]）、アレイ（[0 、4、3、1、2、2、4]）） ＃は、リスト内の時間要素が出現の数を返す プリント（np.unique（return_counts = TRUE）） ＃（配列（[1、2、3、4 、5]）、アレイ（[1 ,. 1,2 ,. 1,2]）） ＃パラメータが添加された場合、UNIQUE（）タプルを返し、本明細書で使用タプル特性は、すなわち、要素の数が割り当てられることができます変数の対応する数に P、Q、M、N-np.unique =（return_index =真、return_inverse =真、return_counts = TRUE） （P、Q、M、N-）印刷 ＃[2. 3. 4. 5. 1] [2 4 3 1 0] [0 4 31224] [11212] ＃注ときに、リストの要素ではなく、数値のリスト、出力データ型その長さに関連する要素のリスト のリスト要素又は良好な方法ではないシーク重元素にこの方法を使用しての番号＃を、エラープローン
統計値、戻り値Arrayの異なるシリーズは、それは他のパラメータはありません
PDとしてインポートパンダ SE = pd.Series（[1,3,4,5,2,2,3]） プリント（se.unique（）） ＃[1 2 3 4 5]
2.nunique（）
異なる値の数が、各列の直接データフレームの統計であってもよいし、シリーズもなく、リストのために、使用することができます。異なる値の数を返します。
DF = pd.DataFrame（{ 'A'：[0,1,1]、 'B'：[0,5,6]}）
プリント（DF）
プリント（df.nunique（））
＃AB
＃0 0
＃1 5
＃2 1 6
＃A 2
＃B 3
＃DTYPE：int64モード
使用は、各ブロックの異なる値の数をカウントし、GROUPBYと組み合わせることができます。
all_user_repay = all_user_repay.groupby（[ 'USER_ID']）[ 'listing_id'] AGG（[ 'nunique']）。reset_index（） ＃USER_ID nunique ＃0 40 1 ＃1 56 1 ＃2 98 1 ＃3 103 1 ＃ 4 122 1