在尝试获取pct等级（Python/Pandas/GroupBy/Lambda/pct等级）时，如何处理特定组中的错误

我有一个熊猫数据框架，每个列中都有各种足球统计数据（名称列在ascColumnList中）。我想按多个列（“UTCDate”、“MasterLeagueGUID”、“MasterSeasonGUID”、“TimePeriod”、“SpecificPositionTypeCode”）对数据帧进行分组，然后从0-1获取pctRank，就像SQL Server为列表中的每一列执行计算一样

我有一个辅助函数，用于计算秩并使其正常化：

def pctRankAsc(x):
r = x.rank(pct=True, ascending=True)
c = float(r.count())
return (r - 1/c)*(c/(c-1))

然后，我将数据帧分组，然后应用函数：

df = df.apply(lambda x: df.groupby(['UTCDate', 'MasterLeagueGUID', 'MasterSeasonGUID', 'TimePeriod', 'SpecificPositionTypeCode'])[x.name].apply(pctRankAsc).astype(float) if (x.name in ascColList and not(df[x.name].isnull().values.all())) else x)

我的问题是：当特定组的计数为0时（即所有无/NaN等）出现错误。如果我没有正常化，我不会得到这个错误，但是我需要这个步骤

问题：处理这种情况的最佳方式是什么