pandas skipna

import pandas as pd

# 데이터 생성
data = {
    'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'],
    'B': [10, 20, 30, None, 50, 60],
    'C': [100, 200, 300, 400, None, 600],
    'D': [1, 2, 3, 4, 5, None]
}
df = pd.DataFrame(data)

# groupby 및 sum 수행
result = df.groupby(['A', 'B'])['C', 'D'].sum(skipna=True).reset_index()
print(result)
"""
    A     B      C     D
0   a  10.0   100.0   1.0
1   a  20.0   200.0   2.0
2   b  30.0   300.0   3.0
3   b   NaN   400.0   4.0
4   c  50.0     NaN   5.0
5   c  60.0   600.0   NaN
"""

# 결과 해석
# - A와 B를 기준으로 groupby를 수행하고, C와 D 컬럼의 sum을 계산
# - reset_index()를 사용하여 일반적인 데이터프레임 형태로 결과를 출력
# - B가 None인 행은 C는 400.0, D는 4.0으로 계산됨
# - A가 'c'이고 B가 60.0인 행은 D가 None이므로 D 컬럼의 sum은 NaN으로 나타남