Kết quả Pandas bỏ qua số

Question

của NaN

Tôi tổng hợp khung dữ liệu Pandas của tôi: data. Cụ thể, tôi muốn lấy số tiền trung bình và tổng là amount s theo số [origin và type]. Đối với trung bình và tổng hợp Tôi đã thử các chức năng NumPy dưới đây:

import numpy as np 
import pandas as pd 
result = data.groupby(groupbyvars).agg({'amount': [ pd.Series.sum, pd.Series.mean]}).reset_index() 

Vấn đề của tôi là cột amount bao gồm NaN s, gây ra các result của mã ở trên để có nhiều NaN trung bình và số tiền.

Tôi biết cả hai pd.Series.sum và pd.Series.mean có skipna=True theo mặc định, vậy tại sao tôi vẫn nhận được NaN s tại đây?

Tôi cũng đã cố gắng này, mà rõ ràng đã không làm việc:

data.groupby(groupbyvars).agg({'amount': [ pd.Series.sum(skipna=True), pd.Series.mean(skipna=True)]}).reset_index() 

EDIT: Sau khi gợi ý @ Korem, tôi cũng đã cố gắng sử dụng một partial như sau:

s_na_mean = partial(pd.Series.mean, skipna = True)  
data.groupby(groupbyvars).agg({'amount': [ np.nansum, s_na_mean ]}).reset_index() 

nhưng gặp lỗi này:

error: 'functools.partial' object has no attribute '__name__' 

Answer 1

Sử dụng NumPy của nansum và nanmean:

from numpy import nansum 
from numpy import nanmean 
data.groupby(groupbyvars).agg({'amount': [ nansum, nanmean]}).reset_index() 

Là một workaround cho phiên bản cũ của NumPy, và cũng là một cách để sửa chữa thử cuối cùng của bạn:

Khi bạn làm pd.Series.sum(skipna=True) bạn thực sự gọi phương thức. Nếu bạn muốn sử dụng nó như thế này bạn muốn xác định một partial. Vì vậy, nếu bạn không có nanmean, hãy xác định s_na_mean và sử dụng:

from functools import partial 
s_na_mean = partial(pd.Series.mean, skipna = True)