Pandas 熊猫与楠群比

假设我有以下df：

Index |  label  | X1 | X2 
 0    |    H    | 50 | nan   
 1    |    H    | 150| nan   
 2    |    Y    | 150| 20    
 3    |    Y    | 200| nan

我想根据标签按df分组，并对X1和X2的结果求和。唯一需要注意的是，我希望确保如果标签的所有值都是nan，那么最终输出必须是nan

预期结果

 Index |  label | X1  | X2 
 0     |   H    | 200 | nan   
 1     |   Y    | 350 | 20  

df.groupby（['label']）.sum（）不提供不理想的输出

 Index |  label | X1  | X2 
 0     |   H    | 200 | 0   
 1     |   Y    | 350 | 20  

---

您可以将

min\u count=1

参数添加到：

最小计数整数，默认值为0

执行该操作所需的有效值数。如果存在小于最小计数的非NA值，则结果将为NA

---

您可以将

min\u count=1

参数添加到：

最小计数整数，默认值为0

执行该操作所需的有效值数。如果存在小于最小计数的非NA值，则结果将为NA

df1 = df.groupby('label', as_index=False).sum(min_count=1)
print (df1)
  label   X1    X2
0     H  200   NaN
1     Y  350  20.0