忽略字典“count\u if=1”的聚合。

sum 然后得到 NaN 如果一个组的所有值 南 . 这适用于 .agg('sum', min_count=1) 但是 min_count 在使用聚合字典时被忽略。

我在这里遗漏了什么?我怎样才能修复它?

例子:

import pandas as pd
import numpy as np
d = {'l':  ['a', 'b', 'a', 'b', 'c', 'c'],
     'v': [-1, 1, np.nan, 1, np.nan, np.nan],
     'w': [-1, 1, np.nan, 1, np.nan, np.nan]}
df = pd.DataFrame(d)

0.0 南 min_count=1

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

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!