Nếu bạn tìm thấy một số tính bị thiếu hoặc bị lỗi:
Col1 Col2 Col3 Col4 size
0 ABC 678 PQR def 1
1 CDE 234 567 xyz 2
2 MNO 890 EFG abc 4
6, hãy đọc ở đây:some counts missing or get error: Col1 Col2 Col3 Col4 size
0 ABC 678 PQR def 1
1 CDE 234 567 xyz 2
2 MNO 890 EFG abc 4
6, read here:1. Đếm các hàng trùng lặp với các mục Col1 Col2 Col3 Col4 size
0 ABC 678 PQR def 1
1 CDE 234 567 xyz 2
2 MNO 890 EFG abc 4
7:
Col1 Col2 Col3 Col4 size
0 ABC 678 PQR def 1
1 CDE 234 567 xyz 2
2 MNO 890 EFG abc 4
Giải pháp được chấp nhận là tuyệt vời và được cho là hữu ích cho nhiều thành viên. Trong một nhiệm vụ gần đây, tôi thấy nó có thể được điều chỉnh thêm để hỗ trợ đếm hoàn toàn một khung dữ liệu với các mục
Col1 Col2 Col3 Col4 size
0 ABC 678 PQR def 1
1 CDE 234 567 xyz 2
2 MNO 890 EFG abc 4
7. Pandas hỗ trợ các mục nhập bị thiếu hoặc giá trị null dưới dạng giá trị Col1 Col2 Col3 Col4 size
0 ABC 678 PQR def 1
1 CDE 234 567 xyz 2
2 MNO 890 EFG abc 4
7. Hãy xem đầu ra cho trường hợp sử dụng này là gì khi DataFrame của chúng tôi chứa các mục Col1 Col2 Col3 Col4 size
0 ABC 678 PQR def 1
1 CDE 234 567 xyz 2
2 MNO 890 EFG abc 4
7: Col1 Col2 Col3 Col4
0 ABC 123 XYZ NaN # group #1 of 3
1 ABC 123 XYZ NaN # group #1 of 3
2 ABC 678 PQR def # group #2 of 1
3 MNO 890 EFG abc # group #3 of 4
4 MNO 890 EFG abc # group #3 of 4
5 CDE 234 567 xyz # group #4 of 2
6 ABC 123 XYZ NaN # group #1 of 3
7 CDE 234 567 xyz # group #4 of 2
8 MNO 890 EFG abc # group #3 of 4
9 MNO 890 EFG abc # group #3 of 4
Áp dụng mã:
df.groupby[df.columns.tolist[],as_index=False].size[]
gives:
Col1 Col2 Col3 Col4 size
0 ABC 678 PQR def 1
1 CDE 234 567 xyz 2
2 MNO 890 EFG abc 4
Ồ, tại sao số đếm của nhóm #1 với 3 hàng trùng lặp bị thiếu ?!
Đối với một số phiên bản gấu trúc, thay vào đó bạn có thể gặp lỗi:
Col1 Col2 Col3 Col4 size
0 ABC 678 PQR def 1
1 CDE 234 567 xyz 2
2 MNO 890 EFG abc 4
6 Col1 Col2 Col3 Col4 size
0 ABC 678 PQR def 1
1 CDE 234 567 xyz 2
2 MNO 890 EFG abc 4
6Solution:
Sử dụng tham số
df.groupby[df.columns.tolist[], as_index=False, dropna=False].size[]
2 cho hàm df.groupby[df.columns.tolist[], as_index=False, dropna=False].size[]
3, như sau:df.groupby[df.columns.tolist[], as_index=False, dropna=False].size[]
gives:
Col1 Col2 Col3 Col4 size
0 ABC 123 XYZ NaN 3 #