当Min_count = 1时，Groupby总和等于0

Question

我有一个包含重复列名的数据框。现在，我尝试使用以下命令将重复的列合并为单个列（以下数据框仅用于演示。它不包含重复的列名，但是重复的列名也会出现相同的问题）。 / p>

d=pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
d['col2']=d['col2'].astype(str)
d['col1']=np.nan
d=d.groupby(lambda x:x, axis=1).sum(min_count=1)


the output is:
   col1  col2
0   0.0   3.0
1   0.0   4.0

但是我希望

the output is:
   col1  col2
0   Nan   3.0
1   Nan   4.0

我希望通过使用min_count = 1，当汇总的列都是NaN时，pandas将返回NaN。但是，现在它返回0而不是NaN。知道为什么吗？

Answer 1

当您设置min_count = 1时，这取决于您的熊猫版本号。 如果您的版本<0.22.0，那么当非na值少于1时，您的确会得到np.nan。 从0.22.0版开始，只有na值时，默认值已更改为0。

documentation中也对此进行了解释。