python-3.x - 将 dropna 设置为 True 的 Pandas groupby 生成错误的输出

Question

在下面的片段中:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    {
        "a": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 
        "b": [1, np.nan, 1, np.nan, 2, 1, 2, np.nan, 1]
    }
)
df_again = df.groupby("b", dropna=False).apply(lambda x: x)

我原以为 df 和 df_again 是相同的。但他们不是:

df
   a    b
0  1  1.0
1  2  NaN
2  3  1.0
3  4  NaN
4  5  2.0
5  6  1.0
6  7  2.0
7  8  NaN
8  9  1.0

df_again
   a    b
0  1  1.0
2  3  1.0
4  5  2.0
5  6  1.0
6  7  2.0
8  9  1.0

现在，如果我稍微调整 lambda 表达式以“查看”发生了什么df.groupby("b", dropna=False).apply(lambda x: print(x)) 我实际上可以想象 df 的部分 code>b 为 NaN 已处理。

我在这里错过了什么？(使用 Pandas 1.3.1 和 numpy 1.20.3)

Answer 1

因为None和None是一回事:

>>> None == None
True
>>> 

你必须使用np.nan:

>>> np.NaN == np.NaN
False
>>> 

那么试试这个:

df = pd.DataFrame(
    {
        "a": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 
        "b": [1, np.NaN, 1, np.NaN, 2, 1, 2, np.NaN, 1]
    }
)
df_again = df.groupby("b", dropna=False).apply(lambda x: x)

现在 df 和 df_again 是一样的:

>>> df
   a    b
0  1  1.0
1  2  NaN
2  3  1.0
3  4  NaN
4  5  2.0
5  6  1.0
6  7  2.0
7  8  NaN
8  9  1.0
>>> df_again
   a    b
0  1  1.0
1  2  NaN
2  3  1.0
3  4  NaN
4  5  2.0
5  6  1.0
6  7  2.0
7  8  NaN
8  9  1.0
>>> df.equals(df_again)
True
>>>