python - 如何将 NaN 保留在数据透视表中？

Question

在更改数据框的形状时希望保留 NaN 值。

这两个问题可能是相关的:

How to preserve NaN instead of filling with zeros in pivot table?

How to make two NaN as NaN after the operation instead of making it zero?

但无法使用提供的答案 - 我可以以某种方式为 np.sum 设置最小计数吗？

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([['Y1', np.nan], ['Y2', np.nan], ['Y1', 6], ['Y2',8]], columns=['A', 'B'], index=['1988-01-01','1988-01-01', '1988-01-04', '1988-01-04'])
df.index.name = 'Date'
df

pivot_df = pd.pivot_table(df, values='B', index=['Date'], columns=['A'],aggfunc=np.sum)
pivot_df

输出是:

A   Y1  Y2
Date        
1988-01-01  0.0 0.0
1988-01-04  6.0 8.0

所需的输出是:

A   Y1  Y2
Date        
1988-01-01  NaN NaN
1988-01-04  6.0 8.0

Answer 1

根据有用的评论，以下解决方案符合我的要求:

pivot_df_2 = pd.pivot_table(df, values='B', index=['Date'], columns=['A'],aggfunc=min, dropna=False)
pivot_df_2

每个插槽的值应该是唯一的，因此用 min 函数替换 sum 函数应该没有区别(在我的情况下)