如何使用NaN值按多个（即所有可用）属性对条目进行分组？

Question

我必须找出哪些条目具有相同的有效功能，即数据是否看起来如此：

Idx    F1    F2    F3

1     NaN     A    23
2     0.2     B   NaN
3     NaN     C    12
4     NaN   NaN    88
5     0.7     D    41
6     0.1     E   NaN

分组应如下所示：

Group 1: [1, 3]
Group 2: [2, 6]
Group 3: [4]
Group 4: [5]

问题是，有超过2000个属性，因此我无法手动列出它们以明确地按功能分组。

有人可以建议我使用熊猫的方法吗？

Answer 1

您可以尝试：

(df.groupby((df.isna().dot(df.columns)).
     replace('','no_nan')).apply(lambda x: x.index.tolist()))

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F1        [1, 3]
F1F2         [4]
F3        [2, 6]
no_nan       [5]