pandas 数据框中的熊猫聚合计数
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pandas aggregate count in dataframe
提问by Mike El Hymanson
I have a DataFrame and I am using .aggregate({'col1': np.sum}), this will perform a summation of the values in col1and aggregate them together. Is it possible to perform a count, something like .aggregate({'col1': some count function here})?
我有一个 DataFrame 并且我正在使用.aggregate({'col1': np.sum})，这将对中的值进行求和col1并将它们聚合在一起。是否可以执行计数，例如.aggregate({'col1': some count function here})？
回答by root
You can use 'size', 'count', or 'nunique'depending on your use case. The differences between them being:
您可以使用'size'、'count'或 ，'nunique'具体取决于您的用例。它们之间的区别在于：
'size': the count includingNaNand repeat values.'count': the count excludingNaNbut including repeats.'nunique': the count of unique values, excluding repeats andNaN.
'size'：包括NaN和重复值的计数。'count': 不包括NaN但包括重复的计数。'nunique'：唯一值的计数，不包括重复和NaN。
For example, consider the following DataFrame:
例如，考虑以下 DataFrame：
df = pd.DataFrame({'col0': list('aabbcc'), 'col1': [1, 1, 2, np.nan, 3, 4]})
col0 col1
0 a 1.0
1 a 1.0
2 b 2.0
3 b NaN
4 c 3.0
5 c 4.0
Then using the three functions described:
然后使用描述的三个函数：
df.groupby('col0')['col1'].agg(['size', 'count', 'nunique'])
size count nunique
col0
a 2 2 1
b 2 1 1
c 2 2 2
