group = group.dropna()

group.dropna()是pandas库中DataFrame的一个方法，用于删除其中的缺失值。具体地，它会返回一个新的DataFrame对象，其中已经将原对象中所有包含缺失值的行都删除了。这个方法会忽略原对象中所有元素的索引，并且默认只要某一行中有缺失值就会被删除。如果需要删除某一列中的缺失值，则需要指定axis=1。

相关问题

import pandas as pd data=pd.read_excel("D:\MATLAB\附件1-葡萄酒品尝评分表.xls",header=1,nrows=376) data.head(30) data.columns=["大类","小类","1",'2','3','4','5','6','7','8','9','10'] data data1=data.dropna(axis=0,how='all') data1 data2=data1.fillna(value=0) data2.head(30) new1=data2.drop(columns='大类') new2=new1.drop(columns='小类') new2.head(30) x=list(range(0,324,14)) y=list(range(1,324,14)) new3=new2.drop(x) new4=new3.drop(y) new4.head(30) 怎么对new4每六行求一次和？

要对DataFrame中的每六行进行求和，可以使用循环来遍历数据并进行求和。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设new4是你的DataFrame

# 创建一个空的DataFrame来保存求和结果
sum_df = pd.DataFrame()

# 每六行为一组，对每组进行求和
for i in range(0, len(new4), 6):
    group = new4.iloc[i:i+6]  # 获取当前组的数据
    group_sum = group.sum()  # 对当前组进行求和
    sum_df = sum_df.append(group_sum, ignore_index=True)  # 将求和结果添加到sum_df中

print(sum_df)

这将输出按每六行进行求和后的结果。

请注意，示例中假设`new4`是你的DataFrame，你可以根据你的实际数据和需求进行修改。另外，此示例假设`new4`的行数是6的倍数，如果不是，则最后一组可能不足六行。如果你想处理不足六行的情况，可以使用条件语句来判断并处理最后一组。

pandas里面还有什么方法可以实现c.groupby(co,dropna=False).agg(lambda x: ','.join(map(str,x)))

除了使用 `groupby` 和 `agg` 方法之外，还可以使用 `apply` 方法结合 lambda 函数来实现类似的功能。具体的代码如下：

c.groupby(co, dropna=False).apply(lambda x: ','.join(map(str, x)))

其中，`apply` 方法会将每个分组作为一个单独的 DataFrame 对象传递给 lambda 函数进行处理，最终将处理结果合并成一个 DataFrame 对象返回。在 lambda 函数中，使用 `','.join(map(str, x))` 将每个分组中的元素转换为字符串，并用逗号连接起来，从而实现了类似于 `agg` 方法中的效果。需要注意的是，`apply` 方法返回的结果是一个 Series，需要使用 `reset_index` 方法将其转换为 DataFrame。