Pandas GroupBy:什么时候应该使用'size”和'count”?
区分 Pandas 的“大小”和“计数”以进行分组操作
使用 pandas 的 groupby() 函数时,了解以下内容至关重要: “尺寸”和“数量”之间的区别。这些函数在应用于组计数时看似会产生类似的结果,但有一个细微的差异可能会影响您的数据分析。
“count”函数专门计算组中非空值的数量。这意味着如果组中存在任何缺失值(NaN 或 None),它们将被排除在计数之外。此行为可确保您在计算组计数时仅考虑有效观测值。
另一方面,“size”函数计算组中观测值的总数,包括那些缺失值的观测值。这意味着有效和无效的观察值都会被计算在内,让您更全面地了解该组的大小。
为了说明这种差异,请考虑以下示例:
df = pd.DataFrame({'a': [0, 0, 1, 2, 2, 2], 'b': [1, 2, 3, 4, np.NaN, 4], 'c': np.random.randn(6)}) print(df.groupby(['a'])['b'].count()) print(df.groupby(['a'])['b'].size())
输出将为:
a 0 2 1 1 2 2 Name: b, dtype: int64 a 0 2 1 1 2 3 dtype: int64
如您所见,“count”函数排除了“a=2”组中的 NaN 值,而“尺寸”功能包括它。当您的数据集包含缺失数据并且您需要对其进行适当处理以进行分析时,这种区别至关重要。
以上是Pandas GroupBy:什么时候应该使用'size”和'count”?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。
