Понимаю: нужно посчитать, сколько приложений имеют категорию BUSINESS. Уточним важные моменты и дадим готовые способы посчитать на разных форматах данных. Пока данных у нас нет, поэтому приведу универсальные решения и примеры. Сообщите свой набор данных — посчитаю точно. Что именно считать - Приложения vs записи: часто в наборе данных одна запись может соответствовать одному приложению, но в некоторых источниках одно приложение может встречаться несколько раз (разные страны, версии и т. п.). Решайте: - Если считать каждую строку как отдельное приложение: считать количество строк, где Category = BUSINESS. - Если считать уникальные приложения: считать уникальные значения столбца App (название приложения) среди тех строк, где Category = BUSINESS. - Регистр и пробелы: лучше привести категорию к одному регистру и удалить лишние пробелы. - Названия категории: иногда встречается "Business" или "BUSINESS" или "business". Сделайте регистронезависимый поиск. Способы посчитать 1) SQL (если данные в базе) - Подсчитать общее число записей (строк) с категорией BUSINESS: SELECT COUNT(*) AS business_count FROM apps WHERE LOWER(TRIM(Category)) = 'business'; - Подсчитать число уникальных приложений (если нужно уникальное число приложений): SELECT COUNT(DISTINCT TRIM(App)) AS business_unique_count FROM apps WHERE LOWER(TRIM(Category)) = 'business'; - Пример с чувствительностью к регистру (аналогично, если база не поддерживает TRIM/LOWER): SELECT COUNT(*) FROM apps WHERE UPPER(TRIM(Category)) = 'BUSINESS'; 2) Python + pandas (если данные в CSV/Excel) - Загрузить данные: import pandas as pd df = pd.read_csv('apps.csv') # или pd.read_excel('apps.xlsx') - Унифицируем регистр и пробелы: df['Category'] = df['Category'].astype(str).str.strip().str.upper() df['App'] = df['App'].astype(str).str.strip() - Общее число записей и уникальных приложений: # общее количество строк с BUSINESS total_business = (df['Category'] == 'BUSINESS').sum() # количество уникальных приложений в этой категории unique_business_apps = df.loc[df['Category'] == 'BUSINESS', 'App'].nunique() - Пример вывода: print("Общее количество записей BUSINESS:", total_business) print("Уникальных приложений в BUSINESS:", unique_business_apps) 3) Excel (если данные в таблице) - Предположим, столбец Category — CategoryCol, App — AppCol. - Чтобы посчитать просто количество записей с BUSINESS (без учёта уникальных приложений): =COUNTIF(CategoryCol, "BUSINESS") - Чтобы посчитать уникальные приложения в этой категории (сложно одной функцией без дополнительных средств): - Вариант 1: создать сводную таблицу (PivotTable) с App в Значениях и Category в фильтре, затем фильтровать по Category = BUSINESS и считать уникальные App через модель данных (Power Pivot) или использовать сводную таблицу с уникальным подсчётом. - Вариант 2: массивная формула (для Excel, старые версии; вводим как формулу массива Ctrl+Shift+Enter): =SUM(IF(FREQUENCY(IF(TRIM(UPPER(CategoryCol))="BUSINESS", MATCH(AppCol, AppCol, 0)), ROW(AppCol)-MIN(ROW(AppCol))+1) > 0, 1)) Приведённая формула считает уникальные значения App среди строк, где CategoryCol после приведения к верхнему регистру равна BUSINESS. 4) Примеры наглядного применения - Пример данных: App, Category AptoPay, BUSINESS QuickBooks, BUSINESS MailPro, COMMUNICATION BizTools, BUSINESS - Ожидаемый ответ: 3 записи в категории BUSINESS; 3 уникальных приложения (если каждое название уникально). Как поступить дальше - Пришлите ваш набор данных или дайте ссылку на него (например, файл CSV/Excel или структура БД). Укажите, нужен ли вам: - только общее число записей в категории BUSINESS, или - число уникальных приложений в этой категории. - Также скажите, как у вас хранится данные (SQL-база, CSV/Excel, Pandas DataFrame и т. п.), чтобы дать точный готовый запрос/код под ваш формат. Если хотите, могу прямо сейчас привести точный ответ для вашего набора данных — просто пришлите данные или их образец.