Pandas groupby agg - 如何获得计数？答案

【问题标题】：Pandas groupby agg - how to get counts?Pandas groupby agg - 如何获得计数？
【发布时间】：2019-08-31 02:52:00
【问题描述】：

我正在尝试获取指标的总和、平均值和计数

df.groupby(['id', 'pushid']).agg({"sess_length": [ np.sum, np.mean, np.count]})

但我得到“模块'numpy'没有属性'count'”，我尝试了不同的方式来表达count函数但无法让它工作。如何将汇总记录数与其他指标一起计算？

【问题讨论】：

你只想要len吗？不确定您对表达计数函数的不同方式的含义 - numpy 当然没有 np.count，正如您所见。这个函数的作用是什么？
你可以使用np.size
@jxc size 将nan 计为一行，count 将排除nan

标签： python pandas group-by aggregate

【解决方案1】：

您可以使用字符串代替函数，如下所示：

df = pd.DataFrame(
    {"id": list("ccdef"), "pushid": list("aabbc"), 
     "sess_length": [10, 20, 30, 40, 50]}
)

df.groupby(["id", "pushid"]).agg({"sess_length": ["sum", "mean", "count"]})

哪些输出：

           sess_length
                   sum mean count
 id pushid
 c  a               30   15     2
 d  b               30   30     1
 e  b               40   40     1
 f  c               50   50     1

【讨论】：

【解决方案2】：

我想你的意思是：

df.groupby(['id', 'pushid']).agg({"sess_length": [ 'sum', 'count','mean']})

如documentation of pandas 中所述，您可以使用字符串参数，如“sum”、“count”。 TBH 这是进行这些聚合的更可取的方式。

【讨论】：

【解决方案3】：

这可能有效：

df.groupby(['id', 'pushid']).agg({"sess_length": [ np.sum, np.mean, np.**size**]})

【讨论】：

这种语法是否比使用 [ 'sum', 'mean', 'count'] 有好处，如去年的 the accepted answer 中所述？如果是这样，编辑您的答案以包含它会很有用。