dask.dataframe.groupby.SeriesGroupBy.size
dask.dataframe.groupby.SeriesGroupBy.size¶
- SeriesGroupBy.size(split_every=None, split_out=1, shuffle_method=None)¶
计算组大小。
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- 返回
- DataFrame 或 Series
如果 as_index 为 True，则为每个组的行数作为一个 Series；如果 as_index 为 False，则为每个组的行数作为一个 DataFrame。
参见
Series.groupby对一个 Series 应用 groupby 函数。
DataFrame.groupby对DataFrame的每一行或每一列应用一个groupby函数。
示例
对于 SeriesGroupBy:
>>> lst = ['a', 'a', 'b'] >>> ser = pd.Series([1, 2, 3], index=lst) >>> ser a 1 a 2 b 3 dtype: int64 >>> ser.groupby(level=0).size() a 2 b 1 dtype: int64
>>> data = [[1, 2, 3], [1, 5, 6], [7, 8, 9]] >>> df = pd.DataFrame(data, columns=["a", "b", "c"], ... index=["owl", "toucan", "eagle"]) >>> df a b c owl 1 2 3 toucan 1 5 6 eagle 7 8 9 >>> df.groupby("a").size() a 1 2 7 1 dtype: int64
对于重采样器：
>>> ser = pd.Series([1, 2, 3], index=pd.DatetimeIndex( ... ['2023-01-01', '2023-01-15', '2023-02-01'])) >>> ser 2023-01-01 1 2023-01-15 2 2023-02-01 3 dtype: int64 >>> ser.resample('MS').size() 2023-01-01 2 2023-02-01 1 Freq: MS, dtype: int64