Was ist der Unterschied zwischen „groupby().count()' und „groupby().size()' in Pandas?

Den Unterschied zwischen Größe und Anzahl bei Pandas verstehen

Pandas, eine leistungsstarke Python-Bibliothek zur Datenmanipulation und -analyse, bietet flexible Operationen wie z Gruppieren von Daten nach Kategorien. Bei der Arbeit mit gruppierten Daten ist es entscheidend, den Unterschied zwischen den Zähl- und Größenmethoden zu verstehen.

Frage: Was trennt groupby("x").count und groupby("x").size in Pandas? ? Schließt die Größe lediglich Nullen aus?

Antwort:

Der Unterschied zwischen Anzahl und Größe liegt in der Handhabung von NaN-Werten:

• Größe: Enthält NaN-Werte, die im Wesentlichen die Gesamtzahl der jeweiligen Beobachtungen angeben Gruppe.
• Anzahl: Schließt NaN-Werte aus und ergibt die Anzahl der Nicht-Null-Beobachtungen für jede Gruppe.

Beispiel:

Betrachten Sie den folgenden Pandas DataFrame:

df = pd.DataFrame({'a':[0,0,1,2,2,2], 'b':[1,2,3,4,np.NaN,4], 'c':np.random.randn(6)})

Auswerten die Zähl- und Größenmethoden für die Spalte „b“, gruppiert nach „a“:

print(df.groupby(['a'])['b'].count())
print(df.groupby(['a'])['b'].size())

Ausgabe:

a
0    2
1    1
2    2
Name: b, dtype: int64

a
0    2
1    1
2    3
dtype: int64

Wie offensichtlich, schließt die Zählmethode aus der NaN-Wert in Gruppe 4 (wobei „a“ 2 ist), während die Größenmethode ihn einschließt.

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