Pandas Datenrahmen verwirrenden Unterschied zwischen .count und .sum

Question

Im Datenrahmen unten wurde adam zweimal per E-Mail und einmal per Telefon kontaktiert. Wenn ich sum() verwende, um den gesamten E-Mail-Verbrauch zu zählen, bekomme ich das korrekte Ergebnis: 2. Aber wenn ich count() benutze, bekommt Adam 3. Warum passiert das? Unterscheidet .count() nicht zwischen True und False Booleans?

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

Die technische Definition der count Methode ist, die nicht-fehlende Werte zu zählen. Da alle Ihre Werte nicht fehlen, wird einfach die Anzahl der Zeilen für jede Gruppe zurückgegeben.