python – 分组并查找组的总和,但返回NaN为NaN,而不是0
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内容图文
我有一个数据框,每个唯一的组有4行.
所以我需要按列进行分组,使它们成为唯一的,并进行一些聚合,例如max,min,sum和average.
但问题是我为某些组提供了所有NaN值(在某些列中)并返回0.是否有可能返回NaN？
例如：
DF
time id el conn column1 column2 column3
2018-02-11 14:00:00 1 a 12 8 5 NaN
2018-02-11 14:00:00 1 a 12 1 NaN NaN
2018-02-11 14:00:00 1 a 12 3 7 NaN
2018-02-11 14:00:00 1 a 12 4 12 NaN
2018-02-11 14:00:00 2 a 5 NaN 5 5
2018-02-11 14:00:00 2 a 5 NaN 3 2
2018-02-11 14:00:00 2 a 5 NaN NaN 6
2018-02-11 14:00:00 2 a 5 NaN 7 NaN
因此,例如,我需要groupby(‘id’,’el’,’conn’)并找到column1,column3和column2的和. (在实际情况下,我需要执行更多的列聚合).
我尝试了几种方法：.sum(),. transnsform(‘sum’),但是对于具有所有NaN值的组,我返回零.
期望的输出：
time id el conn column1 column2 column3
2018-02-11 14:00:00 1 a 12 16 24 NaN
2018-02-11 14:00:00 2 a 5 NaN 15 13
欢迎任何帮助.
解决方法:
将参数min_count更改为1 – 这在last pandas version 0.22.0中有效：
min_count : int, default 0
The required number of valid values to perform the operation. If fewer than min_count non-NA values are present the result will be NA.
New in version 0.22.0: Added with the default being 1. This means the sum or product of an all-NA or empty series is NaN.
df = df.groupby(['time','id', 'el', 'conn'], as_index=False).sum(min_count=1)
print (df)
time id el conn column1 column2 column3
0 2018-02-11 14:00:00 1 a 12 16.0 24.0 NaN
1 2018-02-11 14:00:00 2 a 5 NaN 15.0 13.0
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 分组并查找组的总和,但返回NaN为NaN,而不是0全部内容，希望文章能够帮你解决python – 分组并查找组的总和,但返回NaN为NaN,而不是0所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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