Python pandas唯一值忽略NaN

我想使用 unique 在里面 groupby nan 在 唯一的

数据帧示例:

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 1, 1, np.nan, 3, 3], 'b': [0,0,1,1,1,1,1],
    'c': ['foo', np.nan, 'bar', 'foo', 'baz', 'foo', 'bar']})

       a  b    c
0 1.0000  0  foo
1 2.0000  0  NaN
2 1.0000  1  bar
3 1.0000  1  foo
4    nan  1  baz
5 3.0000  1  foo
6 3.0000  1  bar

和 :

df.groupby('b').agg({'a': ['min', 'max', 'unique'], 'c': ['first', 'last', 'unique']})

       a                             c                      
     min    max           unique first last           unique
b                                                           
0 1.0000 2.0000       [1.0, 2.0]   foo  foo       [foo, nan]
1 1.0000 3.0000  [1.0, nan, 3.0]   bar  bar  [bar, foo, baz]

但我想要没有 楠

       a                        c                      
     min    max      unique first last           unique
b                                                           
0 1.0000 2.0000  [1.0, 2.0]   foo  foo            [foo]
1 1.0000 3.0000  [1.0, 3.0]   bar  bar  [bar, foo, baz]

唯一的 一个接一个的聚合,并与其他聚合分开。