Python 忽略字典“count\u if=1”的聚合。

如果一个组的所有值都是

NaN

，我想使用

sum

聚合一个Pandas数据帧并获得

NaN

。这适用于

.agg（'sum'，min_count=1）

的情况，但在使用聚合字典时忽略

min_count

我在这里遗漏了什么？我如何修复它

例子：

sum

对于所有

NaN

的组将返回

0.0

，但我们可以通过使用参数

minu count=1

来解决这个问题：

print(df.groupby('l')['v'].agg('sum'))
> l
> a   -1.0
> b    2.0
> c    0.0
> Name: v, dtype: float64

print(df.groupby('l')['v'].agg('sum', min_count=1))
> l
> a   -1.0
> b    2.0
> c    NaN
> Name: v, dtype: float64

但是当使用字典时，它似乎忽略了关键字参数

df.groupby('l').agg({'v':'sum', 'w':'mean'}, min_count=1)
> Name: v, dtype: float64
>      v    w
> l          
> a -1.0 -1.0
> b  2.0  1.0
> c  0.0  NaN

---

谢谢你的帮助

您可以使用lambda函数：

df1 = df.groupby('l').agg({'v': lambda x: x.sum(min_count=1), 'w': 'mean'})
print (df1)
     v    w
l          
a -1.0 -1.0
b  2.0  1.0
c  NaN  NaN

df1 = df.groupby('l').agg({'v': lambda x: x.sum(min_count=1), 'w': 'mean'})
print (df1)
     v    w
l          
a -1.0 -1.0
b  2.0  1.0
c  NaN  NaN