Pandas - 连接分组行时忽略空值

Question

我正在尝试根据列值对数据框进行分组，并且我想连接（连接）其他列中的值。

我正在做类似的事情 -

df_combined = df_combined.groupby('UC').agg({'LO Number': ', '.join,
                                             'K Code': ', '.join})

但是，这给了我一些 nan 值，而 K Code 列没有值。所以结果看起来像

K Code

K0016, K0068, nan, nan, A0046

nan, nan, nan

如何摆脱K Code 列中的这些 nan 值？此外，有没有办法获得第三列，其中包含K Code 列中存在的值的数量。例如。对于上述情况，

Count

3   

0

编辑：示例数据 -

UC      LO Number      K Code
C001     C001.1        K0068
C001     C001.2        K0372
C002     C002.1        
C002     C002.3        K0032
C002     C002.5          

谢谢！ :)

Answer 1

您可以尝试将lambda 与agg 一起使用，但这会创建多重索引

既然你 nan 是 nan 在下面运行之前请替换

df=df.replace({'nan':np.nan})


df_combined.groupby('UC').agg({'LO Number': ', '.join,
                                             'K Code': [lambda x : ', '.join(y for y in x if y==y),'count']})

如果你不想要多重索引

df_combined.assign(count=df_combined['K Code']).
         groupby('UC').agg({'LO Number': ', '.join,
                           'K Code': lambda x : ', '.join(y for y in x if y==y),
                            'count':'count'})