python - 当 Min_count=1 时，Groupby 和等于 0

Question

我有一个包含重复列名的数据框。现在我正在尝试使用以下命令将重复的列合并为一个列(以下数据框仅用于演示。它不包含重复的列名，但重复的列名也会出现同样的问题)。

d=pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
d['col2']=d['col2'].astype(str)
d['col1']=np.nan
d=d.groupby(lambda x:x, axis=1).sum(min_count=1)


the output is:
   col1  col2
0   0.0   3.0
1   0.0   4.0

但我希望

the output is:
   col1  col2
0   Nan   3.0
1   Nan   4.0

我的希望是，通过使用 min_count=1，当求和的列都是 NaN 时，pandas 将返回 NaN。但是，现在它返回 0 而不是 NaN。知道为什么吗？

Answer 1

这取决于你的 pandas 版本号，当你设置 min_count=1 时。如果您的版本 < 0.22.0，那么当非 na 值少于 1 个时，您确实会得到 np.nan。从 0.22.0 版本开始，当只有 na 值时，默认值已更改为 0。

documentation 中也对此进行了解释.