size()：只返回分组字段的出现次数，说白了就是查看分组后每组的数量。（size 计数时包含 NaN 值）
count()：把每一列的值都返回出现的次数。（ count 不包含 NaN值）
举个例子：
首先打开一份数据（这是一份A股2019年3月份所有股票的交易数据）
先用 size() 来测试一下它返回是效果是怎么样的，例如：我想知道3月份里每一天有多少只股票在交易
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) #处理数据的列标题与数据无法对齐的情况
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) #无法对齐主要是因为列标题是中文
df=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\python练习\xbx_stock_2019\data\a_stock_201903.csv',encoding='gbk')
df1=df.groupby('交易日期').size()
print(df1)
再来看看，使用 count()函数来计数的效果
df2=df.groupby('交易日期').count()
它会返回每一列的统计数据
好了，size()和count()的区别你看懂了吗？