Pandas GroupBy: Wann sollte ich „Größe' vs. „Anzahl' verwenden?

Unterscheidung der „Größe“ und „Anzahl“ von Pandas für Gruppierungsoperationen

Bei der Arbeit mit der Funktion „groupby()“ von pandas ist es wichtig, die zu verstehen Unterscheidung zwischen „Größe“ und „Anzahl“. Diese Funktionen liefern scheinbar ähnliche Ergebnisse, wenn sie auf Gruppenzählungen angewendet werden, es gibt jedoch einen subtilen Unterschied, der sich auf Ihre Datenanalyse auswirken kann.

Die Funktion „count“ zählt speziell die Anzahl der Nicht-Null-Werte in einer Gruppe. Das bedeutet, dass fehlende Werte (NaN oder Keine) in einer Gruppe von der Zählung ausgeschlossen werden. Dieses Verhalten stellt sicher, dass Sie bei der Berechnung der Gruppenanzahl nur gültige Beobachtungen berücksichtigen.

Andererseits zählt die Funktion „Größe“ die Gesamtzahl der Beobachtungen in einer Gruppe, einschließlich derjenigen mit fehlenden Werten. Dies bedeutet, dass sowohl gültige als auch ungültige Beobachtungen gezählt werden, sodass Sie ein umfassenderes Bild der Gruppengröße erhalten.

Um diesen Unterschied zu veranschaulichen, betrachten Sie das folgende Beispiel:

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())

Die Ausgabe lautet :

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

a
0    2
1    1
2    3
dtype: int64

Wie Sie sehen können, schließt die Funktion „count“ den NaN-Wert in der Gruppe „a=2“ aus, während die Funktion „size“ ihn einschließt Es. Diese Unterscheidung ist von entscheidender Bedeutung, wenn Ihr Datensatz fehlende Daten enthält und Sie diese für Ihre Analyse entsprechend behandeln müssen.

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