pandas的大小和数量有什么区别？
这是groupby("x").count和groupby("x").size的区别？
大小是否排除零？
size包括NaN值， count不包括：
In [46]: df = pd.DataFrame({'a':[0,0,1,2,2,2], 'b':[1,2,3,4,np.NaN,4], 'c':np.random.randn(6)}) df Out[46]: abc 0 0 1 1.067627 1 0 2 0.554691 2 1 3 0.458084 3 2 4 0.426635 4 2 NaN -2.238091 5 2 4 1.256943 In [48]: print(df.groupby(['a'])['b'].count()) print(df.groupby(['a'])['b'].size()) a 0 2 1 1 2 2 Name: b, dtype: int64 a 0 2 1 1 2 3 dtype: int64
为了给@ Edchum的答案增加一点点，即使数据没有NA值，count（）的结果也更加冗长，使用前面的例子：
grouped = df.groupby('a') grouped.count() Out[197]: bc a 0 2 2 1 1 1 2 2 3 grouped.size() Out[198]: a 0 2 1 1 2 3 dtype: int64
当我们正在处理正常的dataframe，那么只有差值将包含NAN值，在计数行时，平均值计数不包括NAN值。
但是，如果我们到那时使用这些函数，为了通过count（）获得正确的结果，我们必须将任何数字字段与组相关联，以获得size（）不需要的确切数量的组这种types的关联。
