PANAS-基于列对行进行分组,并将NaN替换为非空值
问题描述
我正在尝试基于目标GROUP-BY";列在我的数据框上使用字符串创建一些聚合。
假设我有以下4列数据帧:
我要基于列";col1";对所有行进行分组,在此情况下,使用非NULL值进行分组。
所需输出如下:
我还尝试使用正常:
import pandas as pd
from tabulate import tabulate
df = pd.DataFrame({'Col1': ['A', 'B', 'A'],
'Col2': ['X', 'Z', 'X'],
'Col3': ['Y', 'D', ''],
'Col4': ['', 'E', 'V'],})
print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='psql'))
df2 = df.groupby(['Col1'])
print(tabulate(df2, headers='keys', tablefmt='psql'))
但它不对NaN值进行分组.
如何执行此操作?
谢谢!
解决方案
如果可能,只需使用GroupBy.first
针对每个组的第一个非缺失值提出问题:
df = pd.DataFrame({'Col1': ['A', 'B', 'A'],
'Col2': ['X', 'Z', 'X'],
'Col3': ['Y', 'D', np.nan],
'Col4': [np.nan, 'E', 'V'],})
df2 = df.groupby(['Col1'], as_index=False).first()
print (df2)
Col1 Col2 Col3 Col4
0 A X Y V
1 B Z D E
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