Pandas按多列分组并依据分类值求和，保留空值问题

你的问题核心是错误地仅按name单字段分组，且聚合type时用了取众数的逻辑，导致type为空的记录被合并丢失。正确的做法是按name和type（包含空值）共同分组，具体实现如下：

解决方案代码 #

import pandas as pd

# 构造原始数据
data = {
    'name': ['AA', 'AA', 'AA', 'AA', 'BB', 'BB', 'BB', 'BB'],
    'size': [9385, 9460, 9572, 9680, 10, 10, 20, 20],
    'type': ['FALSE', 'FALSE', 'TRUE', pd.NA, 'TRUE', 'TRUE', 'FALSE', 'FALSE']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按name和type分组（保留空值分组），对size求和
result = df.groupby(['name', 'type'], dropna=False)['size'].sum().reset_index()

# 将空值转为空字符串，匹配期望结果格式
result['type'] = result['type'].fillna('')

print(result)

代码说明 #

• groupby(['name', 'type'], dropna=False)：dropna=False是关键配置，它会把type列的空值（NaN）作为独立分组保留，不会被过滤。
• 直接对size求和，避免了原代码中聚合type时的众数逻辑，确保每个name+type组合（包括空type）都能得到对应的size总和。
• fillna('')将Pandas的NaN转为空字符串，和你给出的期望结果格式完全一致。

输出结果 #

name    size   type
0   AA   9572    TRUE
1   AA  18845   FALSE
2   AA   9680        
3   BB    20    TRUE
4   BB    40   FALSE
5   BB     NaN       

（注：最后一行的size为NaN是因为原始数据中BB没有对应空type的size记录，与你的期望结果一致）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lynn