GR_['org. SMEC M/N+分类+是否清洗'] = (GR_[['org. SMEC M/N', '分类', '是否清洗']].astype('str') .agg('-'.join, axis=1))此代码如何修改使得连接为空的nan去掉

该代码片段看起来是在使用pandas DataFrame对数据进行操作，想要通过`astype('str')`将列转换为字符串，并使用`agg`函数结合`'-'.join`方法创建一个新的列，连接三个字段并用短横线分隔。如果某些值缺失（NaN），则会保留空字符串。如果你想移除连接结果中的空值（即原本是`NaN`的连接后的字符串），你可以稍微修改一下代码：

import pandas as pd

# 假设df是你原始的数据框
df = ...  # 填充完整数据

# 使用`fillna`方法替换NaN为''（空字符串）
df[['org. SMEC M/N', '分类', '是否清洗']] = df[['org. SMEC M/N', '分类', '是否清洗']].fillna('')

# 然后按照原方法连接
new_column = df[['org. SMEC M/N', '分类', '是否清洗']].astype('str').agg('-'.join, axis=1)

# 将结果赋值回dataframe的新列
df['新列名'] = new_column

# 如果有空字符串（原为NaN的情况），可以再次过滤掉
df = df[df['新列名'] != '']

这里假设你已经将新的列名称'新列名'替换为你实际需要的名称。现在，`df`中的连接结果就不会包含原先的`NaN`了。

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money_min = PO_data1.groupby(['物料','org. SMEC M/N'])['人民币单价'].min().reset_index()代码如何修改使得获取org. SMEC M/N对应的最低价，并保留物料列数据

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# 保持原始数据结构，只选择需要的列
money_min = PO_data1[['物料', 'org. SMEC M/N', '人民币单价']]

# 按照物料和org. SMEC M/N分组，然后找到每组的最小价格
money_min_grouped = money_min.groupby(['物料', 'org. SMEC M/N'])['人民币单价'].min()

# 添加一个新的列记录最小价格，如果有多行则保留第一条记录
money_min_with_min_price = money_min.merge(money_min_grouped, on=['物料', 'org. SMEC M/N'], how='left', suffixes=('', '_min'))

# 删除原来的单价列，保留新的最低单价列
money_min_with_min_price = money_min_with_min_price.drop('人民币单价', axis=1)

# 如果需要把NaN替换为None或其他值，可以在这里添加相应处理
money_min_with_min_price.fillna(value=None, inplace=True)  # 默认情况下，未匹配到的行将填充NaN

money_min_with_min_price.head()  # 查看结果

min_wuliao = pd.read_excel(POjilu,sheet_name = '订单') wuliao = min_wuliao.groupby('org. SMEC M/N')['物料']此代码运行后想要输出wuliao为DataFrame型

这段代码首先通过`pd.read_excel()`函数从名为'POjilu'的工作簿中加载数据，并指定sheet_name参数为'订单'，将其读取到一个叫做`min_wuliao`的DataFrame中。然后，它使用`groupby()`函数按列'org. SMEC M/N'对数据进行分组，这意味着对于每个不同的组织标识，它会创建一个新的组，其中包含了该组内所有物料的数据。

`['物料']`这部分表示选择了分组后的特定列'物料'。执行这个操作后，`wuliao`将不再是原始的DataFrame，而是一个由分组后的物料信息构成的GroupBy对象。如果我们直接打印`wuliao`，它不会直接显示为DataFrame，而是 GroupBy视图，包含了一系列的聚合函数（例如sum、mean、count等）或者是一个DataFrame，取决于之前是否调用了聚合方法。

若要将`wuliao`转换回标准的DataFrame形式，通常需要额外的操作，比如调用`agg()`方法来计算某个聚合值，或者使用`apply()`配合函数来处理每组数据并生成新DataFrame。

wuliao_grouped = wuliao.agg({'物料': ['count', 'min', 'max']})  # 计算每个组的物料数量、最小值和最大值

# 或者使用apply()手动处理每组数据
wuliao_processed = wuliao.apply(lambda x: process_group(x))  # 自定义process_group函数处理每组

wuliao_processed = wuliao_processed.reset_index()  # 将索引转为列以便查看