Pandas .agg() 转换为列表但跳过 nans

Question

如何 consolidate/reduce DataFrame 以便它按自定义列合并行 'id' 并将值放入列表（如果它们不是 Nan）。到目前为止，我想出了这个，但它并没有删除 Nans:

x: pd.DataFrame = df_chunk.groupby('id', dropna=True).agg(lambda x: list(x))
for row in x.itertuples():
    print(row)

所以结果是：

Pandas(Index=1, surname=['Bruce', nan, nan], given_name=['Erin', nan, nan], date_of_birth=['11/03/1961', '11/04/1961', '11/06/1961'], address=['10 Kestrel Wood Way, York', '4 Ward Avenue, Cowes', '11 Woodhill Court, Woodside Road, Amersham'], postcode=['YO31 9EJ', 'BD10 0LT', 'WA14 1LH'], mobile=['+64 21 421 2300', '+64 29 975 1551', '+64 22 5491 7112'])

想要的结果是姓氏=['Bruce']、given_name=['Erin']等等

Answer 1

使用 Series.dropna 删除 NaNs 和 Nones:

df_chunk.groupby('id').agg(lambda x: list(x.dropna()))

Pandas .agg() 转换为列表但跳过 nans

Pandas .agg() convert to list but skip nans

aggregate

nan

dataframe

python-3.x

pandas