如何防止pandas resample后aggregate操作丢弃全空列？

问题复现 #

执行以下时间序列重采样代码时，全为空值的B列会被自动丢弃：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    data = {'A': [1, 1, 2], 'B': [None, None, None]},
    index = pd.DatetimeIndex([
        '1990-01-01 00:00:00',
        '1990-01-01 12:00:00',
        '1990-01-02 12:00:00'
    ])
)
print(df.resample('1d').aggregate('mean'))

实际输出：

A
1990-01-01  1.0
1990-01-02  2.0

原因 #

pandas聚合计算默认开启numeric_only=True配置，会自动排除全为缺失值、无法计算数值统计结果的列。

解决方法 #

在聚合方法中传入numeric_only=False参数，即可强制保留所有列，全空列的聚合结果会默认返回NaN：

print(df.resample('1d').aggregate('mean', numeric_only=False))

运行输出：

A   B
1990-01-01  1.0 NaN
1990-01-02  2.0 NaN

如果需要B列空值显示为None，可以在重采样后将B列转为object类型：

res_df = df.resample('1d').aggregate('mean', numeric_only=False)
res_df['B'] = res_df['B'].astype(object)
print(res_df)

输出效果符合预期：

A     B
1990-01-01  1.0  None
1990-01-02  2.0  None

内容的提问来源于stack exchange，提问作者actual_panda