pandas dataframe混淆了.count和.sum之间的区别

Question

在下面的数据框中，adam通过电子邮件和电话联系了两次。如果我使用sum（）来计算电子邮件总使用次数，我会得到正确的结果：2。 但如果我使用count（），adam得到3。 为什么会这样？ .count（）不区分真假布尔值吗？

df = pd.DataFrame ({'Name':['adam','ben','adam','adam','ben'], 'Type' ['Email', 'Phone', 'Email','Phone','Phone']}, index =[0,1,2,3,4])

df.groupby('Name')['Type'].apply(lambda x: x.isin(['Email']).sum())
df.groupby('Name')['Type'].apply(lambda x: x.isin(['Email']).count())

Answer 1

count方法的技术定义是计算非缺失值。由于所有值都是非缺失的，因此只返回每个组的行数。