为什么 Pandas 在空 DataFrame 上执行 groupby 时会不一致地使用 MultiIndex？

Question

即使 DataFrame 的行数为零，我希望 groupby 仍会返回带有反映 groupby 列的 MultiIndex 的结果。但是，在某些情况下，这不会发生。例如，在下面的代码中，索引没有名称，也不是 MultiIndex。

foo = pd.DataFrame({'col1':[None,None], 'col2':[None,None], 'col3':[None,None]})
display(foo.groupby(['col1', 'col2']).agg({'col3':'sum'}))

另一方面，如果我将任何列的类型更改为非对象类型，则会存在 MultiIndex（具有正确的级别名称）。此外，当按单列分组时，即使类型仍然都是 Object，我也会得到一个名称正确的索引。

这种行为是故意的吗？使用 MultiIndex 背后的理念是什么？

Answer 1

试试dropna = False:

foo.groupby(['col1', 'col2'], dropna=False).agg({'col3':'sum'})

输出：

           col3
col1 col2      
NaN  NaN      0