最近發現周圍的很多小伙伴們都不太樂意使用pandas，轉而投向其他的數據操作庫，身為一個數據工作者，基本上是張口pandas，閉口pandas了，故而寫下此系列以讓更多的小伙伴們愛上pandas。
系列文章說明：
系列名（系列文章序號）——此次系列文章具體解決的需求
平台：
windows 10
python 3.8
pandas >=1.2.4
最近在看一本關於使用pandas進行數據處理的書，於2020年出版，其中有一段對在線零售商品的統計數據處理部分，每個訂單每個商品是單獨記錄，所以在只關心訂單時會發現有多個同樣的訂單號存在，此篇討論如何統計每月的訂單量。數據讀取如下：
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: 數據獲取方式，後台回復【零售】。
(406829, 9)
由於只關心訂單號，重復的訂單號會使數據統計不准確，需要將訂單號去重後再統計。
方式一：書中使用unique後再統計。
df_new.groupby('InvoiceNo')['YearMonth'].unique().value_counts().sort_index()pandas從2020年發展至今已更新多次，此前書中方法可能無法執行，如此處會產生如下報錯，原因為unique()執行後每行數據為列表類型，value_counts不能處理。
將代碼更改如下就可以完成需求。
df_new.groupby('InvoiceNo')['YearMonth'].unique().explode().value_counts().sort_index()
（手動水印：原創CSDN宿者朽命，https://blog.csdn.net/weixin_46281427?spm=1011.2124.3001.5343 ，公眾號A11Dot派)
方式二：對groupby結果使用value_counts去重再統計。
df_new.groupby('InvoiceNo')['YearMonth'].value_counts().reset_index(name='count')['YearMonth'].value_counts().sort_index()第一個value_counts的作用就是對YearMonth去重，需要的列名已作為索引，通過reset_index將索引重置為列數據，再對YearMonth進行value_counts統計每月的訂單量。
在同一台電腦上，這一方法比書中提到的方法要快，可能unique在處理上需要消耗一定時間，然而這種處理卻把思想弄復雜了，pandas去重處理可以直接使用drop_duplicates。
方式三：drop_duplicates去重後統計。
df_new[['InvoiceNo', 'YearMonth']].drop_duplicates()['YearMonth'].value_counts().sort_index()
對比前兩種方法，代碼簡短了不少，處理時間也減少了。
本篇通過引入書中例子，復現書中代碼，結合現有數據處理方法，逐步優化代碼處理方式，闡述各個方法的異同點，完成數據需求。源數據可通過文章開頭處獲取。
靜觀天色，曉聽風雨。
於二零二二年六月二十二日作
