本文介绍了PANAS-基于列对行进行分组，并将NaN替换为非空值的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着跟版网的小编来一起学习吧！
问题描述
我正在尝试基于目标GROUP-BY"；列在我的数据框上使用字符串创建一些聚合。
假设我有以下4列数据帧：
我要基于列"；col1"；对所有行进行分组，在此情况下，使用非NULL值进行分组。
所需输出如下：
我还尝试使用正常：
import pandas as pd
from tabulate import tabulate
df = pd.DataFrame({'Col1': ['A', 'B', 'A'],
'Col2': ['X', 'Z', 'X'],
'Col3': ['Y', 'D', ''],
'Col4': ['', 'E', 'V'],})
print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='psql'))
df2 = df.groupby(['Col1'])
print(tabulate(df2, headers='keys', tablefmt='psql'))
但它不对NaN值进行分组.
如何执行此操作？
谢谢！
推荐答案
如果可能，只需使用GroupBy.first针对每个组的第一个非缺失值提出问题：
df = pd.DataFrame({'Col1': ['A', 'B', 'A'],
'Col2': ['X', 'Z', 'X'],
'Col3': ['Y', 'D', np.nan],
'Col4': [np.nan, 'E', 'V'],})
df2 = df.groupby(['Col1'], as_index=False).first()
print (df2)
Col1 Col2 Col3 Col4
0 A X Y V
1 B Z D E
这篇关于PANAS-基于列对行进行分组，并将NaN替换为非空值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持跟版网！
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