Python Groupby omitting columns
<p>I have a dataframe that looks like this</p>

<p>dg:</p>

<pre><code>thing1 thing2 thing3 thing4 thing5 thing6 thing7 ID 
NAN      1      NAN   NAN     NAN   NAN     NAN  222
NAN      NAN     3    NAN     NAN   NAN     NAN  222
NAN      NAN    NAN    2      NAN   NAN     NAN  222
 3       NAN    NAN   NAN     NAN   NAN      3   222
NAN      NAN    NAN   NAN     NAN   NAN     NAN  222
NAN      NAN    NAN   NAN      4    NAN     NAN  222
NAN      NAN    NAN   NAN     NAN    4      NAN  222
NAN       3     NAN     2     NAN   NAN     NAN  555
NAN      NAN     3    NAN     NAN   NAN     NAN  555
NAN      NAN    NAN   NAN     NAN   NAN     NAN  555
</code></pre>

<p>when I do a groupby like this: </p>

<pre><code>dg = dg.groupby('ID').max().reset_index()
</code></pre>

<p>it produces the following ouput, omitting two columns, like this: </p>

<pre><code>ID   thing2 thing3 thing4  thing5  thing7
222    1      3      2       4       3
555           3      2 
</code></pre>

<p>The dataframe follows that pattern but I don't know why two columns are being omitted </p>

<p><strong>NAN values are np.nan</strong></p>

<p>I found out I had a string "N/A" value in the midst of my np.nan values. Lesson is strings with integers can cause columns to disappear when doing groupby functions. The columns that didn't have "N/A" string didn't disappear upon doing groupby functions. When I replaced "N/A" strings with np.nan the columns didn't disappear when I did the groupby</p>

python pandas dataframe