Вы хотите посчитать число уникальных пользователей по дням. Что корректно описывает результат df.groupby("day")["user_id"].nunique()?
A
DataFrame с колонками day и user_id, где user_id — список уникальных значенийB
Series, где индекс — day, а значения — количество уникальных user_id в каждом днеC
Series, где индекс — user_id, а значения — количество дней на пользователяDСкаляр: общее число уникальных пользователей в
dfПравильный ответ.
.nunique() считает число различных значений в каждой группе и обычно возвращает Series.Разбор
После df.groupby("day") данные разбиваются по дню. Выбор колонки "user_id" и вызов .nunique() считает, сколько различных пользователей было в каждом дне. Это агрегированный результат: по одной величине на группу, поэтому тип результата — Series с индексом day.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В чём смысл параметров в
pd.merge(df_left, df_right, left_on="sku", right_on="product_sku", how="inner")?Ещё вопросы по теме «Pandas и DataFrame»
- Что вернёт выражение `df[df["price"] > 100]`?
- В `DataFrame` `df` есть столбцы `country`, `user_id`, `revenue`. Что вернёт выражение `df.loc[df["country"] == "RU", ["user_id", "revenue"]]`?
- В `df` есть столбец `age`. Какие значения `age` попадут в результат `df[(df["age"] >= 18) & (df["age"] <= 25)]`?
- Что выберет фильтр `df[~df["status"].isin(["cancelled", "returned"])]`?
- Что верно про два шага: `mask = df["col"] > 0` и затем `df[mask]`?
- Все вопросы по «Pandas и DataFrame» →