Pandas GroupBy: Wann sollte ich „count()' vs. „size()' verwenden?

Den Unterschied zwischen Größe und Anzahl in Pandas verstehen

In Pandas bieten Groupby-Operationen leistungsstarke Tools für die Datenexploration und -aggregation. Zu den häufig verwendeten Groupby-Operationen gehören Anzahl und Größe. Das Verständnis ihrer Unterscheidung ist entscheidend für eine effektive Analyse Ihrer Daten.

Anzahl vs. Größe

Die Zähloperation zählt die Anzahl der Nicht-Null-Werte innerhalb einer Gruppe. Im Gegensatz dazu zählt die Größenoperation alle Werte, einschließlich NaN-Werte. Dieser Unterschied wird deutlich, wenn mit Datensätzen gearbeitet wird, die fehlende Werte enthalten.

Betrachten Sie beispielsweise den folgenden DataFrame:

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

Wenn wir nach Spalte „a“ gruppieren und die Anzahl auf Spalte „b“ anwenden ':

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

Wir erhalten die folgende Ausgabe:

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

Dies zeigt, dass es zwei Nicht-Null-Werte für die Gruppe gibt 0, eine für Gruppe 1 und zwei für Gruppe 2.

Wenn wir andererseits Größe verwenden:

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

Wir erhalten:

a
0    2
1    1
2    3
dtype: int64

In diesem Fall enthält das Ergebnis den NaN-Wert in Gruppe 2, was darauf hinweist, dass die Größe alle Werte ausmacht.

Daher ist es wichtig, zwischen der Anzahl zu wählen und Größe basierend auf dem spezifischen Kontext und der gewünschten Analyse. Wenn Sie Nullwerte von Ihrer Zählung ausschließen möchten, verwenden Sie count. Wenn Sie alle Werte berücksichtigen müssen, unabhängig von ihrer Anwesenheit oder Abwesenheit, verwenden Sie size.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPandas GroupBy: Wann sollte ich „count()' vs. „size()' verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!