Pandas group by返回应用vs变换函数的NAN

我陷入了两种无法解释自己的情况。第一件事是关于应用vs变换函数。据我所知,apply在整个数据帧上工作,而transform在每一行上工作,因此比apply慢。这是我的数据框,

size    id
40/6    2479
41/7    2479
42/8    2479
43/9    2479
44/10   2479
45/11   2479
46/12   2479

现在,当我申请时 df.groupby('id')['size'].apply(lambda col: ', '.join(col)) 它返回

0    NaN
1    NaN
2    NaN
3    NaN
4    NaN
5    NaN
6    NaN

但如果我改变, df.groupby('id')['size'].transform(lambda col: ', '.join(col)) ,我明白了

0    40/6, 41/7, 42/8, 43/9, 44/10, 45/11, 46/12
1    40/6, 41/7, 42/8, 43/9, 44/10, 45/11, 46/12
2    40/6, 41/7, 42/8, 43/9, 44/10, 45/11, 46/12
3    40/6, 41/7, 42/8, 43/9, 44/10, 45/11, 46/12
4    40/6, 41/7, 42/8, 43/9, 44/10, 45/11, 46/12
5    40/6, 41/7, 42/8, 43/9, 44/10, 45/11, 46/12
6    40/6, 41/7, 42/8, 43/9, 44/10, 45/11, 46/12

我想让它与应用程序一起工作,因为我有300万行,速度是重要因素。

第二期

当我的尺寸数据有空单元格时,即

size    id
        2479
41/7    2479
        2479
43/9    2479
44/10   2479
45/11   2479
46/12   2479

使用apply或transform,我得到这个错误, TypeError: sequence item 0: expected string, float found 我理解这是由于空值。我的问题是,我如何克服这一点?我需要可用值的并集并忽略null。