Pandas Aggregation Ignorieren NaN

Question

Ich Aggregate meine Pandas Datenframe: data. Insbesondere möchte ich den Durchschnitt und die Summe amount s nach Tupeln von [origin und type] erhalten. Für Lungs und Summieren habe ich versucht, die numpy Funktionen unter:

import numpy as np 
import pandas as pd 
result = data.groupby(groupbyvars).agg({'amount': [ pd.Series.sum, pd.Series.mean]}).reset_index() 

Mein Problem ist, dass die amount Spalte enthält NaN s, die die result des obigen Codes verursacht eine Menge NaN Durchschnitt und Summen haben.

Ich kenne beide pd.Series.sum und pd.Series.meanskipna=True standardmäßig, also warum bin ich noch NaN s hier zu bekommen?

Ich habe auch versucht dies, was natürlich nicht funktioniert:

data.groupby(groupbyvars).agg({'amount': [ pd.Series.sum(skipna=True), pd.Series.mean(skipna=True)]}).reset_index() 

EDIT: Nach @ Korem Vorschlag, ich habe auch versucht, wie unten ein partial zu verwenden:

s_na_mean = partial(pd.Series.mean, skipna = True)  
data.groupby(groupbyvars).agg({'amount': [ np.nansum, s_na_mean ]}).reset_index() 

aber Erhalten Sie diesen Fehler:

error: 'functools.partial' object has no attribute '__name__' 

Answer 1

Verwenden numpy des nansum und nanmean:

from numpy import nansum 
from numpy import nanmean 
data.groupby(groupbyvars).agg({'amount': [ nansum, nanmean]}).reset_index() 

Als Abhilfe für ältere Version von numpy, und auch ein Weg, um Ihre letzten Versuch zu beheben:

Wenn Sie pd.Series.sum(skipna=True) tun Sie tatsächlich die Methode aufrufen. Wenn Sie es so verwenden möchten, müssen Sie eine partial definieren. Also, wenn Sie nicht nanmean haben, lassen Sie uns s_na_mean definieren und verwenden, die:

from functools import partial 
s_na_mean = partial(pd.Series.mean, skipna = True)