Quelle est la différence entre `groupby().count()` et `groupby().size()` dans Pandas ?

Comprendre la distinction entre la taille et le nombre chez les pandas

Pandas, une puissante bibliothèque Python pour la manipulation et l'analyse des données, propose des opérations flexibles telles que regrouper les données par catégories. Lorsque vous travaillez avec des données groupées, il est crucial de comprendre la différence entre les méthodes count et size.

Question : Qu'est-ce qui sépare groupby("x").count et groupby("x").size dans Pandas ? La taille exclut-elle simplement les valeurs nulles ?

Réponse :

La distinction entre le nombre et la taille réside dans leur gestion des valeurs NaN :

• taille : Comprend les valeurs NaN, fournissant essentiellement le nombre total d'observations dans chaque group.
• count : Exclut les valeurs NaN, ce qui donne le nombre d'observations non nulles pour chaque groupe.

Exemple :

Considérez le DataFrame Pandas suivant :

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

Évaluer le méthodes count et size sur la colonne 'b' regroupées par 'a' :

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

Sortie :

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

a
0    2
1    1
2    3
dtype: int64

Comme évident, la méthode count exclut les Valeur NaN dans le groupe 4 (où « a » vaut 2), alors que la méthode de taille l'inclut.

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