pandas groupby time获取nan数量和总数

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的功能和灵活的数据结构，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。其中的groupby函数可以根据指定的时间间隔对数据进行分组，并统计每个分组中的nan值数量和总数。

在pandas中，可以使用groupby函数的时间相关参数来实现按时间分组，例如使用pd.Grouper(freq='D')表示按天进行分组。接下来，可以使用count和isnull函数来统计nan值的数量和总数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'time': pd.date_range('2022-01-01', periods=10, freq='D'),
    'value': [1, 2, None, 4, 5, None, 7, 8, 9, None]
})

# 将时间列设置为索引
data.set_index('time', inplace=True)

# 按天进行分组，并统计nan值的数量和总数
result = data.groupby(pd.Grouper(freq='D')).agg({'value': ['count', lambda x: x.isnull().sum()]})

print(result)

输出结果如下：

           value      
           count <lambda>
time                     
2022-01-01     1        0
2022-01-02     1        0
2022-01-03     0        1
2022-01-04     1        0
2022-01-05     1        0
2022-01-06     0        1
2022-01-07     1        0
2022-01-08     1        0
2022-01-09     1        0
2022-01-10     0        1

在上述代码中，首先创建了一个示例数据集，包含了时间列和数值列。然后将时间列设置为索引，接着使用groupby函数按天进行分组。最后使用agg函数对分组后的数据进行聚合操作，其中使用count函数统计了每个分组中的非空值数量，使用lambda函数结合isnull函数统计了每个分组中的nan值数量。

这样，我们就可以得到按时间分组后的nan值数量和总数的统计结果。

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