在文档的缺失数据部分提到了这一点:

“GroupBy”中的NA组被自动排除。这个行为与R一致

一个解决方法是在执行groupby(例如-1)之前使用占位符:

In [11]: df.fillna(-1)
Out[11]: 
   a   b
0  1   4
1  2  -1
2  3   6

In [12]: df.fillna(-1).groupby('b').sum()
Out[12]: 
    a
b    
-1  2
4   1
6   3

也就是说，这感觉很糟糕……也许应该有一个选项，包括NaN在groupby(见这个github问题-它使用相同的占位符黑客)。

然而，正如另一个答案所描述的，“从熊猫1.1中，你可以更好地控制这种行为，现在允许在石斑鱼中使用dropna=False的NA值”

我已经回答了这个问题，但由于某些原因，答案被转换为评论。然而，这是最有效的解决方案:

不能在组中包含(和传播)nan是相当严重的。引用R是没有说服力的，因为这种行为与许多其他事情不一致。不管怎样，虚拟黑客也很糟糕。但是，如果组中存在nan，则组的大小(包括nan)和计数(忽略nan)会有所不同。

dfgrouped = df.groupby(['b']).a.agg(['sum','size','count'])

dfgrouped['sum'][dfgrouped['size']!=dfgrouped['count']] = None

当这些值不同时，您可以将该组的聚合函数结果的值设置为None。

到目前为止提供的所有答案都会导致潜在的危险行为，因为很有可能您选择了一个实际上是数据集一部分的虚拟值。当您创建具有许多属性的组时，这种情况越来越有可能发生。简单地说，这种方法并不总是泛化得很好。

一个比较简单的解决方法是使用pd.drop_duplicate()来创建值组合的唯一索引，每个值组合都有自己的ID，然后根据该ID进行分组。它更啰嗦，但确实完成了工作:

def safe_groupby(df, group_cols, agg_dict):
    # set name of group col to unique value
    group_id = 'group_id'
    while group_id in df.columns:
        group_id += 'x'
    # get final order of columns
    agg_col_order = (group_cols + list(agg_dict.keys()))
    # create unique index of grouped values
    group_idx = df[group_cols].drop_duplicates()
    group_idx[group_id] = np.arange(group_idx.shape[0])
    # merge unique index on dataframe
    df = df.merge(group_idx, on=group_cols)
    # group dataframe on group id and aggregate values
    df_agg = df.groupby(group_id, as_index=True)\
               .agg(agg_dict)
    # merge grouped value index to results of aggregation
    df_agg = group_idx.set_index(group_id).join(df_agg)
    # rename index
    df_agg.index.name = None
    # return reordered columns
    return df_agg[agg_col_order]

注意，你现在可以简单地做以下事情:

data_block = [np.tile([None, 'A'], 3),
              np.repeat(['B', 'C'], 3),
              [1] * (2 * 3)]

col_names = ['col_a', 'col_b', 'value']

test_df = pd.DataFrame(data_block, index=col_names).T

grouped_df = safe_groupby(test_df, ['col_a', 'col_b'],
                          OrderedDict([('value', 'sum')]))

这将返回成功的结果，而不必担心会覆盖被误认为是虚拟值的真实数据。

安迪·海登的解决方案有一个小问题——它不工作了(不再工作了?)因为np。Nan == np。nan的结果是False，所以replace函数实际上不做任何事情。

对我有用的是:

df['b'] = df['b'].apply(lambda x: x if not np.isnan(x) else -1)

(至少这是Pandas 0.19.2的行为。很抱歉补充一个不同的答案，我没有足够的声誉来评论。)

我不能给M. Kiewisch添加评论，因为我没有足够的声誉点(只有41点，但需要超过50点来评论)。

不管怎样，只是想指出M. Kiewisch解决方案并不管用，可能需要更多的调整。举个例子

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 5], 'b': [4, np.NaN, 6, 4]})
>>> df
   a    b
0  1  4.0
1  2  NaN
2  3  6.0
3  5  4.0
>>> df.groupby(['b']).sum()
     a
b
4.0  6
6.0  3
>>> df.astype(str).groupby(['b']).sum()
      a
b
4.0  15
6.0   3
nan   2

这表明对于b=4.0组，对应的值是15而不是6。这里只是将1和5作为字符串连接起来，而不是作为数字相加。

古老的话题，如果有人仍然在这个问题上绊倒-另一个解决方案是在分组之前通过.astype(str)转换为字符串。这样可以保存NaN。

df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': ['4', np.NaN, '6']})
df['b'] = df['b'].astype(str)
df.groupby(['b']).sum()

    a
b   
4   1
6   3
nan 2