pandas中groupby函数自带的去空怎么取消|极客教程

pandas中groupby函数自带的去空怎么取消

在使用pandas进行数据分析时，经常会用到groupby函数对数据进行分组聚合操作。在默认情况下，groupby函数会自动忽略掉含有缺失值（NaN）的行。这在大多数情况下是很方便的，但有时我们可能希望保留这些缺失值进行后续处理或分析。本文将详细介绍如何取消pandas中groupby函数自带的去空功能。

groupby函数概述

groupby 函数是pandas中非常重要的函数之一，它可以根据指定的列进行数据分组，然后对每个分组进行操作。通常情况下，groupby 函数会自动忽略掉含有缺失值的行。下面我们通过一个示例来演示默认情况下groupby 函数的去空行行为：

import pandas as pd

data = {'A': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5],
        'C': [10, None, 30, 40, 50]}

df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据：")
print(df)

grouped = df.groupby('A').sum()
print("\n分组求和：")
print(grouped)

运行以上代码，我们会得到如下输出：

原始数据：
   A  B     C
0  A  1  10.0
1  B  2   NaN
2  A  3  30.0
3  B  4  40.0
4  A  5  50.0

分组求和：
   B      C
A           
A  9  90.0
B  6  40.0

从输出可以看出，在分组求和的过程中，含有缺失值的行被自动忽略掉了。如果我们希望保留这些缺失值，该如何做呢？接下来我们将介绍取消groupby 函数自带的去空功能。

取消groupby函数去空功能

取消groupby 函数自带的去空功能，可以通过自定义一个函数，并将其传递给groupby 函数的 apply 方法来实现。这样我们就可以在自定义的函数中指定处理缺失值的方式，例如保留缺失值或填充缺失值。下面我们通过示例演示如何取消groupby 函数去空的功能：

import numpy as np

# 定义一个自定义函数，保留缺失值
def custom_sum(x):
    return x.sum(skipna=False)

grouped = df.groupby('A')['C'].apply(custom_sum)
print("\n分组自定义求和（保留缺失值）：")
print(grouped)

运行以上代码，我们会得到如下输出：

分组自定义求和（保留缺失值）：
A
A    90.0
B     NaN
Name: C, dtype: float64

从输出可以看出，我们成功取消了groupby 函数自带的去空的功能，保留了含有缺失值的行，并对缺失值进行了求和操作。

自定义处理缺失值的方式

在上面的示例中，我们定义了一个函数 custom_sum 来保留缺失值。除了保留缺失值之外，我们也可以选择其他方式来处理缺失值，例如填充缺失值为指定的值。下面我们通过示例演示如何填充缺失值为0：

# 定义一个自定义函数，填充缺失值为0
def custom_fillna(x):
    return x.fillna(0).sum()

grouped = df.groupby('A')['C'].apply(custom_fillna)
print("\n分组自定义求和（填充缺失值为0）：")
print(grouped)

运行以上代码，我们会得到如下输出：

分组自定义求和（填充缺失值为0）：
A
A    90.0
B    40.0
Name: C, dtype: float64

从输出可以看出，我们成功填充了缺失值为0，并对填充后的数据进行了求和操作。

总结

本文介绍了如何取消pandas中groupby函数自带的去空功能。通过自定义一个函数，并将其传递给groupby函数的apply方法，我们可以自定义处理含有缺失值的行的方式，例如保留缺失值或填充缺失值。在实际数据分析中，根据具体需求选择合适的方式处理缺失值，将有助于更准确地分析数据和得出结论。

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