Как упростить выражение?
print(f"short_model - {df.short_model.nunique()}")
print(f"transmission - {df.transmission.nunique()}")
print(f"region - {df.region.nunique()}")
print(f"manufacturer - {df.manufacturer.nunique()}")
print(f"state - {df.state.nunique()}")
print(f"title_status - {df.title_status.nunique()}")
print(f"age_category - {df.age_category.nunique()}")
Ответы (4 шт):
Автор решения: Dark Space
→ Ссылка
Попробуйте так:
print(f"""
transmission - {df.transmission.nunique()}
region - {df.region.nunique()}
manufacturer - {df.manufacturer.nunique()}
state - {df.state.nunique()}
title_status - {df.title_status.nunique()}
age_category - {df.age_category.nunique()}
""")
Автор решения: Chorkov
→ Ссылка
Не уверен, что это упрощение:
for name in ['transmission', 'region', 'manufacturer', 'state', 'title_status', 'age_category']:
print(f"{name} - {df[name].nunique()}")
Автор решения: strawdog
→ Ссылка
_=[print(f"{column} - {df[column].nunique()}") for column in df.columns]
Автор решения: CrazyElf
→ Ссылка
Зачем так сложно.
print(df.nunique())
Пример вывода:
transmission 63
region 67
manufacturer 64
state 66
title_status 61
age_category 65
dtype: int64
Если какие-то колонки не нужны, берёте df[список_колонок].nunique() или так df.drop(columns=[список_колонок_которые_не_нужны]).nunique().
P.S. Ещё чуть красивее:
print(df.nunique().to_frame().rename(columns={0: 'nqunique'}))
Вывод:
nqunique
transmission 63
region 67
manufacturer 64
state 66
title_status 61
age_category 65