Pandasのgroupbyメソッドを使用してNaN値を含める方法

NaN値を含めるグループ化:

import pandas as pd

# サンプルデータフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                  'B': [1, 2, np.nan, 4, 5, 6, np.nan, 8],
                  'C': [10, 20, 30, np.nan, 50, 60, 70, np.nan]})

# NaN値を含めてグループ化
grouped = df.groupby('A', dropna=False)

# グループごとの集計結果を表示
for name, group in grouped:
   print(name)
   print(group)

特定の列でNaN値を含むグループのみを抽出:

import pandas as pd

# サンプルデータフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                  'B': [1, 2, np.nan, 4, 5, 6, np.nan, 8],
                  'C': [10, 20, 30, np.nan, 50, 60, 70, np.nan]})

# 特定の列でNaN値を含むグループのみを抽出
grouped = df.groupby('A').filter(lambda x: x['B'].isna().any())

# 抽出したグループを表示
print(grouped)

特定の列でNaN値を含むグループの集計結果を取得:

import pandas as pd

# サンプルデータフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                  'B': [1, 2, np.nan, 4, 5, 6, np.nan, 8],
                  'C': [10, 20, 30, np.nan, 50, 60, 70, np.nan]})

# 特定の列でNaN値を含むグループの集計結果を取得
grouped = df.groupby('A').agg({'B': ['mean', 'sum'], 'C': ['min', 'max']})

# 集計結果を表示
print(grouped)

これらの方法を使用すると、Pandasのgroupbyメソッドを使ってNaN値を含めたデータのグループ化と集計を行うことができます。適切な方法を選択し、データ分析のニーズに合わせて活用してください。