Python 熊猫：在DataFrameGroupBy上应用时处理错误

如何处理聚合由

df.groupby

函数生成的数据帧组时发生的错误

grouped_df = df.groupby(by=[FIELD_GID]).apply(_aggr)

其中，

\u aggr

是一个函数，由pandas为

groupby

产生的每个

DataFrameGroupBy

调用。更具体地说，

\u aggr

根据每个

DataFrameGroupBy

对象中的某些列聚合这些行，但在某些情况下，这些列不存在或具有NaN值，因此聚合只会导致返回一个空数据帧

为了简单起见，假设当前总是产生一个错误，如下所示。在无法进行聚合的情况下，最好在

\u aggr

中创建并返回空数据帧，还是返回

None

或引发异常

def _aggr(df: DataFrame):
    raise KeyError

---

这完全取决于上下文或返回内容的分析需求。对于聚合函数中的所有例外情况，我怀疑是否存在最佳实践规则。但这可能是一个设计问题。为什么要对不存在的列进行聚合？既然pandas/numpy方法可以处理

NaN

，为什么你的聚合函数不能呢？很抱歉误解，聚合函数可以处理NaN，但我想我的问题是，在这种情况下聚合函数应该返回什么？只是一个空数据帧，还是没有？我在文档中找不到任何关于聚合函数可以返回什么的信息。