วิธีใช้วัตถุ python pandas groupby หรือ .DataFrameGroupBy เพื่อสร้างรายการชุดค่าผสมที่ไม่ซ้ำใคร

คุณไม่จำเป็นต้องใช้ -- และจริงๆ แล้วไม่ควรใช้ -- groupby ที่นี่ คุณสามารถใช้ drop_duplicates เพื่อรับแถวที่ไม่ซ้ำแทน:

x.drop_duplicates(['Date','Name'])

การสาธิต:

In [156]: x = pd.DataFrame({'Date':[0,1,2]*2, 'Name':list('ABC')*2})

In [158]: x
Out[158]: 
   Date Name
0     0    A
1     1    B
2     2    C
3     0    A
4     1    B
5     2    C

In [160]: x.drop_duplicates(['Date','Name'])
Out[160]: 
   Date Name
0     0    A
1     1    B
2     2    C

คุณไม่ควรใช้ groupby เพราะ

1. x.groupby(['Date','Name']).count() ทำการนับจำนวนองค์ประกอบในแต่ละกลุ่ม แต่ไม่ได้ใช้การนับ -- เป็นการคำนวณที่สิ้นเปลือง
2. x.groupby(['Date','Name']).count() ทำให้เกิด AttributeError หาก x มีเพียง Date และ Name คอลัมน์
3. drop_duplicates เร็วกว่ามากสำหรับจุดประสงค์นี้

ใช้ groupby เมื่อคุณต้องการดำเนินการบางอย่างกับแต่ละกลุ่ม เช่น การนับจำนวนองค์ประกอบในแต่ละกลุ่ม หรือคำนวณสถิติบางอย่าง (เช่น ผลรวมหรือค่าเฉลี่ย ฯลฯ) ต่อกลุ่ม