pandas按NaN（缺失）值分组的列
pandas按NaN（缺失）值分组的列
我有一个DataFrame，其中许多列中都有缺失值，我希望按照这些列进行分组：\n
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': ['4', np.NaN, '6']})
df.groupby('b').groups
\n注意到Pandas已经删除了带有NaN目标值的行。（我想包含这些行！）\n由于我需要执行许多这样的操作（许多列都有缺失值），并且使用的函数比中位数更复杂（通常是随机森林），我想避免编写过于复杂的代码。\n有任何建议吗？我是否应该为此编写一个函数，还是有一个简单的解决方案？
pandas中的GroupBy函数是一个非常强大的功能，可以根据某些列的值将数据分组。然而，当在分组列中存在NaN（缺失）值时，可能会出现一些问题。
在给定的例子中，DataFrame df有两列'a'和'b'。在'b'列中，有一个NaN值。现在，我们想根据'b'列的值对数据进行分组，并对'a'列的值进行求和。
最初的解决方法是将'b'列中的NaN值转换为字符串，然后进行分组。这可以通过使用astype(str)函数来实现。以下是相应的代码：
df['b'] = df['b'].astype(str) df.groupby(['b']).sum()
执行这段代码后，我们得到以下结果：
a b 4 1 6 3 nan 2
可以看到，NaN值被保留在分组结果中。
然而，需要注意的是，上述解决方法只适用于特定情况，即'b'列的值必须是不同的。此外，'a'列的值必须是数值型，而'b'列的值必须是字符串型。
需要注意的是，'a'列在这个例子中是一个对象（object）类型的列，所以在进行分组后得到的平均值可能不是你想要的结果。
当在pandas中使用GroupBy函数时，如果分组列中存在NaN值，可以通过将NaN值转换为字符串来解决该问题。然而，需要注意的是分组列的值必须是不同的，并且要确保数值列是数值型，而字符串列是字符串型。
pandas GroupBy columns with NaN (missing) values的原因是在GroupBy中自动排除了NaN组。这种行为与R一致。为了解决这个问题，可以在进行groupby之前使用一个占位符（例如-1）来填充NaN值。然而，这种方法并不是很好，可能应该有一个选项来包含NaN在groupby中。从pandas 1.1开始，可以通过设置dropna=False来允许在grouper中使用NaN值。另一种解决方法是将NaN字段从空字段更改回来，如果不想使用不同的值来替换NaN值，则没有办法在sum方法中使用NaN。总之，这个问题的解决方法是填充NaN值或设置dropna=False来允许在groupby中使用NaN值。
问题的原因：在早期版本的pandas中，当使用groupby进行分组时，NaN值（缺失值）会被默认丢弃，导致在分组结果中无法包含NaN值所在的组。
问题的解决方法：从pandas 1.1版本开始，可以通过设置dropna=False参数来允许在分组键中包含NaN值。
在上述代码示例中，通过设置dropna=False参数，可以实现包含NaN值的分组结果。
然而，在某些情况下，如使用MultiIndex进行分组时，上述解决方法可能会失败。为了解决这个问题，可以在分组之前将NaN值替换为其他值。
另外，需要注意的是，虽然None和NaN在逻辑上可能表示缺失值，但它们实际上是不同的。在处理缺失数据时，最好只使用一种表示方式，以避免混淆和错误。
通过设置dropna=False参数，可以解决pandas中分组列存在NaN值的问题。