pandas.core.resample.Resampler.count#

finalResampler.count()[source] #

Compute count of group, excluding missing values.

Returns:

Series or DataFrame

Count of values within each group.

See also

Series.groupby

Apply a function groupby to a Series.

DataFrame.groupby

Apply a function groupby to each row or column of a DataFrame.

Examples

For SeriesGroupBy:

>>> lst = ['a', 'a', 'b']
>>> ser = pd.Series([1, 2, np.nan], index=lst)
>>> ser
a 1.0
a 2.0
b NaN
dtype: float64
>>> ser.groupby(level=0).count()
a 2
b 0
dtype: int64

For DataFrameGroupBy:

>>> data = [[1, np.nan, 3], [1, np.nan, 6], [7, 8, 9]]
>>> df = pd.DataFrame(data, columns=["a", "b", "c"],
...  index=["cow", "horse", "bull"])
>>> df
 a b c
cow 1 NaN 3
horse 1 NaN 6
bull 7 8.0 9
>>> df.groupby("a").count()
 b c
a
1 0 2
7 1 1

For Resampler:

>>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=pd.DatetimeIndex(
...  ['2023年01月01日', '2023年01月15日', '2023年02月01日', '2023年02月15日']))
>>> ser
2023年01月01日 1
2023年01月15日 2
2023年02月01日 3
2023年02月15日 4
dtype: int64
>>> ser.resample('MS').count()
2023年01月01日 2
2023年02月01日 2
Freq: MS, dtype: int64