小编Tim*_*Tee的帖子

如果我计算 groupby 对象的平均值，并且在其中一个组中存在 NaN(s)，则忽略 NaN。即使在应用 np.mean 时，它仍然只返回所有有效数字的平均值。我希望一旦一个 NaN 在组内，就会出现返回 NaN 的行为。这是行为的简化示例

import pandas as pd
import numpy as np
c = pd.DataFrame({'a':[1,np.nan,2,3],'b':[1,2,1,2]})
c.groupby('b').mean()
     a
b     
1  1.5
2  3.0
c.groupby('b').agg(np.mean)
     a
b     
1  1.5
2  3.0

我想收到以下结果：

     a
b     
1  1.5
2  NaN

我知道我可以预先替换 NaN 并且我可能可以编写自己的聚合函数以在 NaN 在组内时立即返回 NaN。不过这个功能不会被优化。

您是否知道使用优化函数实现所需行为的参数？

顺便说一句，我认为所需的行为是在以前版本的熊猫中实现的。