pandas groupby - 自定义功能

Question

我有以下数据帧，我使用groupby和sum（）：

d = {'col1': ["A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C","C"], 'col2': [1,2,3,4,5,6, np.nan, np.nan, np.nan]}

df = pd.DataFrame(data=d)

df.groupby("col1").sum()

这导致以下结果：

col1 col2   
A   6.0
B   15.0
C   0.0

我希望C显示NaN而不是0，因为C的所有值都是NaN。我怎么能做到这一点？使用lambda函数应用（）？任何帮助，将不胜感激。

Answer 1

感谢@piRSquared，@ Alollz和@ anky_91：

您无需设置索引和重置索引即可使用：

d = {'col1': ["A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C","C"], 'col2': [1,2,3,4,5,6, np.nan, np.nan, np.nan]}

df = pd.DataFrame(data=d)

df.groupby("col1", as_index=False).sum(min_count=1)

输出：

  col1  col2
0    A   6.0
1    B  15.0
2    C   NaN

Answer 2

用这个：

df.groupby('col1').apply(pd.DataFrame.sum,skipna=False).reset_index(drop=True)
#Or --> df.groupby('col1',as_index=False).apply(pd.DataFrame.sum,skipna=False)

没有apply()感谢@piRSquared：

df.set_index('col1').sum(level=0, min_count=1).reset_index()

谢谢@Alollz：如果你想要返回包含NaN而不仅仅是NaNs的组的总和

df.set_index('col1').sum(level=0,min_count=1).reset_index()

产量

  col1  col2
0  AAA   6.0
1  BBB  15.0
2  CCC   NaN

Answer 3

调用sum并使参数skipna = False。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.sum.html

该链接应该提供您需要的文档，我希望这将解决您的问题。