表面上，下面两个功能的计数结果应该匹配。但是，由于某些原因，他们没有这样做。
pd.pivot_table(df[['gender','age_group', 'uuid']], index='gender', columns='age_group', aggfunc='count')
df.groupby(['gender', 'age_group']).count()[['uuid']]
似乎pd.pivot_table函数被低估了，好像uuid列中有空值。 pivot_table中不应该存在一个NaN列，我认为所有这些缺失值都将在该列中出现：
age_group NaN (24.964, 30.0] (30.0, 35.0] (35.0, 40.0] (40.0, 45.0] (45.0, 50.0] (55.0, 60.0]
但是，据我所知，groupby函数似乎在正确计数。知道是什么原因造成的吗？
我正在运行python 3.7，对于我来说（从3.4开始）对我来说有些新意，以防万一可能是问题所在。
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pivot_table默认会丢弃nan。如果情况有所变化，请尝试将dropna=False传递给pivot_table。