Pandas - groupby size vs count

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DataFrame의 groupby에서 size와 count를 비교해 보자.

import pandas as pd

data = {
    "Group": ["A", "A", "A", "B", "B", "C", "C"],
    "Value1": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
    "Value2": ["x", "y", "z", "w", "v", "t", "u"]
}

df = pd.DataFrame(data)
df

 

A가 3개 B가 2개 C가 2개이기 때문에 아래의 결과가 나온다.

단순히 개수를 셀 때는 size()와 count() 크게 차이가 없다.

df.groupby("Group").size()
df.groupby("Group").count()

 

하지만 결측치가 포함된 데이터의 경우 결과가 달라진다.

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    "Group": ["A", "A", "A", "B", "B", "C", "C"],
    "Value1": [1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6, 7],
    "Value2": ["x", np.nan, "z", "w", "v", np.nan, "u"]
}

df = pd.DataFrame(data)
df

 

size()는 그룹별 행의 개수를 나타내기 때문에 변화가 없지만,

count()는 그룹별 "결측치를 제외한" 각 컬럼의 값 개수이다. 

df.groupby("Group").size()
df.groupby("Group").count()