Pandas GroupBy : Quand dois-je utiliser « size » et « count » ?

Distinguer la « taille » et le « nombre » des pandas pour les opérations de regroupement

Lorsque vous travaillez avec la fonction groupby() de pandas, il est crucial de comprendre le distinction entre « taille » et « nombre ». Ces fonctions produisent apparemment des résultats similaires lorsqu'elles sont appliquées aux décomptes de groupes, mais il existe une différence subtile qui peut avoir un impact sur votre analyse de données.

La fonction « count » compte spécifiquement le nombre de valeurs non nulles dans un groupe. Cela signifie que s'il y a des valeurs manquantes (NaN ou Aucune) dans un groupe, elles seront exclues du décompte. Ce comportement garantit que vous ne tenez compte que des observations valides lors du calcul du nombre de groupes.

D'autre part, la fonction « taille » compte le nombre total d'observations dans un groupe, y compris celles avec des valeurs manquantes. Cela signifie que les observations valides et invalides sont comptées, vous donnant une image plus large de la taille du groupe.

Pour illustrer cette différence, considérons l'exemple suivant :

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())

Le résultat sera :

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

a
0    2
1    1
2    3
dtype: int64

Comme vous pouvez le voir, la fonction 'count' exclut la valeur NaN dans le groupe 'a=2', tandis que la fonction 'size' inclut il. Cette distinction est cruciale lorsque votre ensemble de données contient des données manquantes et que vous devez les gérer de manière appropriée pour votre analyse.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!