Pandas - max来自DataFrame groupby return NAN

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理工具。在Pandas中，max函数用于计算DataFrame中分组后的最大值。

当我们使用DataFrame的groupby方法对数据进行分组后，可以使用max函数来计算每个分组中的最大值。然而，如果某个分组中的某一列存在缺失值（NaN），则max函数会返回NaN作为该分组的最大值。

这种行为是由于NaN在数值计算中被视为缺失值或未定义值，因此在计算最大值时会被忽略。如果需要忽略NaN并计算有效值的最大值，可以使用max函数的参数skipna=True。

Pandas提供了丰富的功能和灵活的API，适用于数据清洗、数据处理、数据分析等各种场景。在云计算领域，Pandas可以与其他云计算服务相结合，例如腾讯云的云服务器、云数据库等，以实现数据分析和处理的需求。

腾讯云提供了多个与数据处理相关的产品，例如云数据库 TencentDB、云服务器 CVM、云函数 SCF 等。这些产品可以与Pandas结合使用，提供稳定可靠的云计算环境，满足数据处理的需求。

更多关于腾讯云相关产品的介绍和详细信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

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import pandas as pd df2=pd.DataFrame([["李四",32,'A',90],["王二",19,'B',78],["王三",34,'C',55],["刘七",35,'A'...import pandas as pd df2=pd.DataFrame([["李四",32,'A',90],["王二",19,'B',78],["王三",34,'C',55],["刘七",35,'A'...(['level','rn']).max()) ##指定列(age)分组取最大值 print(df2.groupby(['level','rn']).age.max()) #print(df2.groupby...import pandas as pd df2=pd.DataFrame([["李四",32,'A',90,2,1500,300],["王二",19,'B',78,2,1300,200],["王三",34...import pandas as pd df2=pd.DataFrame([["李四",32,'A',90,2,1500,300],["王二",19,'B',78,2,1300,200],["王三",34

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#Append row to the dataframe, missing data (np.nan) new_row = {'Name':'Max', 'Physics':67, 'Chemistry...NaN(非数字的首字母缩写)是一个特殊的浮点值，所有使用标准IEEE浮点表示的系统都可以识别它 pandas将NaN看作是可互换的，用于指示缺失值或空值。...我们将调用pivot_table()函数并设置以下参数: index设置为 'Sex'，因为这是来自df的列，我们希望在每一行中出现一个唯一的值 values值为'Physics','Chemistry...使用max()查找每一行和每列的最大值 # Get a series containing maximum value of each row max_row = df.max(axis=1) ?...# Get a series containing maximum value of each column without skipping NaN max_col = df.max(skipna=False

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一篇文章就可以跟你聊完Pandas模块的那些常用功能

import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame score = DataFrame(pd.read_excel('data.xlsx')...()方法 df.as_matrix() 3、使用Numpy中的array方法 np.array(df) pandas.DataFrame.fillna 用指定的方法填充NA/NaN DataFrame.fillna...NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 pandas.DataFrame.groupby groupby操作涉及拆分对象，应用函数和组合结果的某种组合。...350.0 Parrot Capitve 30.0 Wild 20.0 >>> df.groupby(level=0).mean() Max...Speed Animal Falcon 370.0 Parrot 25.0 >>> df.groupby(level=1).mean() Max Speed Type

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十·二）

从版本 2.0.0 开始更改：当在分组的 DataFrame 上使用.transform并且转换函数返回一个 DataFrame 时，pandas 现在会将结果的索引与输入的索引对齐。...从版本 2.0.0 开始更改：当在分组的 DataFrame 上使用.transform并且转换函数返回一个 DataFrame 时，pandas 现在会将结果的索引与输入的索引对齐。...1 NaN NaN 2 2.0 b 3 3.0 b 4 4.0 b 5 5.0 b 6 NaN NaN 7 NaN NaN 对于具有多列的 DataFrame...f(group): .....: return pd.DataFrame({'original': group, .....: 'demeaned...，该返回值本身是一个 series，并且可能将结果上转换为 DataFrame： In [199]: def f(x): .....: return pd.Series([x, x ** 2],

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3个Pandas高频使用函数本文主要是介绍3个Pandas中很实用的函数：apply + agg + transform 模拟数据 In [1]: import pandas as pd import...numpy as np In [2]: df = pd.DataFrame( {"name":["xiaoming","sunjun","jimmy","tom"], "sex":["...float64 math int64 dtype: object 使用2：自定义函数 In [6]: def change_sex(x): # male-0 female-1 return...Out[13]: chinese math sum 362.0 NaN mean 90.5 92.0 groupby + agg的联合使用： In [14]: # 4 df.groupby("sex...").agg(["mean","sum"]) # 5 df.groupby("sex").agg({"chinese":["mean"], "math":["sum","min","max"]}) 还可以自定义新生成的字段名称

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模拟数据模拟了一份简单的数据 In [1]: import pandas as pd import numpy as np In [2]: df = pd.DataFrame( {"name...函数可以是自定义的，也可以是python或者pandas内置的函数，还可以是匿名函数。...float64 math int64 dtype: object 使用2：自定义函数 In [6]: def change_sex(x): # male-0 female-1 return...Out[13]: chinese math sum 362.0 NaN mean 90.5 92.0 groupby + agg的联合使用： In [14]: # 4 df.groupby("...sex").agg(["mean","sum"]) # 5 df.groupby("sex").agg({"chinese":["mean"], "math":["sum","min","max"]

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