Pandas: groupby then count on NaN

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，groupby函数用于按照指定的列对数据进行分组，然后可以对分组后的数据进行各种操作，如计数、求和、平均值等。

在进行groupby操作时，如果存在NaN（缺失值），默认情况下会将其作为一个独立的分组进行处理。可以通过设置参数dropna=False来保留NaN值所在的分组。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Pandas进行groupby操作并计算NaN值的数量：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, None, 5, 6],
        'B': [None, 2, 3, 4, None, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列A进行分组，并计算NaN值的数量
result = df.groupby('A', dropna=False).size()

print(result)

输出结果为：

A
1.0    1
2.0    1
3.0    1
NaN    1
5.0    1
6.0    1
dtype: int64

在上述示例中，我们创建了一个包含NaN值的DataFrame，并对列A进行分组。通过设置dropna=False，保留了NaN值所在的分组，并使用size函数计算了每个分组中NaN值的数量。

Pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/

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