group by python 不记算NP.NAN

在Python中，特别是在数据分析和处理缺失值的场景中，`groupby`函数通常用于Pandas库中，它能够按照指定列对数据进行分组。如果你想要忽略NaN（Not a Number，表示缺失值）并在`groupby`操作时不计算它们，你可以采取以下步骤：

1. 使用`dropna()`方法先删除含有NaN值的行，或者设置`as_index=False`让结果不保留原索引以避免NaN影响分组。

df = df.dropna(subset=['column_to_group_by'])  # 删除特定列中有NaN的行
# 或者
grouped = df.groupby('column_to_group_by', as_index=False).agg({col_to_aggregate: 'mean', ...})  # 忽略NaN

2. 如果你想在统计过程中跳过NaN，可以使用聚合函数时直接指定`skipna=True`，例如对于求平均数：

grouped = df.groupby('column_to_group_by').agg({'numeric_column': 'mean', ...}, skipna=True)

请注意，在上述示例中，你需要将`column_to_group_by`替换为你要分组的实际列名，`numeric_column`替换为你想计算的数值型列名。