Python as_index=False groupBy不支持count

groupby.count用于处理分组列以外的列，而groupby.size用于输出a single个新列(命名为SIZE)，而与现有列的数量无关.

这是有意义的，因为count取决于NA状态，而101 is always constant在一个组内(行数，与值无关).

这一点很容易通过添加几个虚拟列来查看:

df.assign(dummy1=1, dummy2=None).groupby('word', as_index=False).count()

# as many output columns as the input columns (minus grouper)
# only the non NA values are counted
  word  dummy1  dummy2
0    a       3       0
1    b       2       0
2    c       4       0

VS:

df.assign(dummy1=1, dummy2=None).groupby('word', as_index=False).size()

# grouper columns + ONE "size" column
  word  size
0    a     3
1    b     2
2    c     4

这一点实际上已在文档中明确说明:

DataFrameGroupBy.Size()

返回:

DataFrame或系列

每组中的行数as a Series if as_index is True or a DataFrame if as_index is False.

所以回到最初的示例，groupby.counts什么也不输出，因为没有可使用的列(分组列被排除在聚合之外，除非从DataFrameGroupBy对象中专门切片).

workaround

如其他地方所述，如果要对其中一个分组列进行计数，解决方法是显式地对其进行切片:

df.groupby('word', as_index=False)['word'].count()

   word
0     3
1     2
2     4

有趣的是，您可以多次对其进行切片，并在输出中获得相同数量的列:

df.groupby('word', as_index=False)[['word', 'word']].count()

   word  word
0     3     3
1     2     2
2     4     4