python GroupBy的count和size区别
区别：
size计数时包含NaN值，而count不包含NaN值
总结： count() 计算的是 value（数值）； size() 计算的是 size（个数）。
| Name | Age | Nation |
|---|---|---|
| jack | 21 | USA |
| rose | 23 | British |
| paul | 24 | USA |
1、count()
df_count = df_try.groupby(by='Nation').count().reset_index()
df_count
| Nation | Name | Age |
|---|---|---|
| UK | 1 | 1 |
| USA | 2 | 2 |
我们可以发现，count()计数的是值，值的个数。
在这个例子中，counts是一个DataFrame，其中每一行对应于一个不同的"Nation"，每一列（在这个例子中有"Age", “Nation”）表示该"Category"在数据集中的出现次数，它是有列名的，使用count时必须有列存在，如: Name、Age，否则无法统计。
2、size()
如果你想获取每个组的总行数，而不是每列的行数，你可以这样做：
df_age = df.groupby(by='Nation').size().reset_index()
df_age
| Nation | 0 |
|---|---|
| UK | 1 |
| USA | 2 |
我们可以发现，size()计数的是记录的条数，即每个nation对应有多少条。它是没有列名的。