Python Pandas Dataframe 聚合函数也计算 nan 值

我有以下数据框

print(A)

   Index  1or0
0      1     0
1      2     0
2      3     0
3      4     1
4      5     1
5      6     1
6      7     1
7      8     0
8      9     1
9     10     1

我有以下代码(Pandas Dataframe count occurrences that only happen immediately)，它计算紧随其后发生的值的出现次数.

ser = A["1or0"].ne(A["1or0"].shift().bfill()).cumsum()

B = (
        A.groupby(ser, as_index=False)
            .agg({"Index": ["first", "last", "count"],
                  "1or0": "unique"})
            .set_axis(["StartNum", "EndNum", "Size", "Value"], axis=1)
            .assign(Value= lambda d: d["Value"].astype(str).str.strip("[]"))
    )

print(B)
​
   StartNum  EndNum  Size Value
0         1       3     3     0
1         4       7     4     1
2         8       8     1     0
3         9      10     2     1

问题是，当NaN值出现时，代码不会将它们放在一个间隔中，它总是将它们计算为一个大小的间隔，而不是3

print(A2)

   Index  1or0
0      1     0
1      2     0
2      3     0
3      4     1
4      5     1
5      6     1
6      7     1
7      8     0
8      9     1
9     10     1
10    11    NaN
11    12    NaN
12    13    NaN

print(B2)
​
   StartNum  EndNum  Size Value
0         1       3     3     0
1         4       7     4     1
2         8       8     1     0
3         9      10     2     1
4         11     11     1     NaN
5         12     12     1     NaN
6         13     13     1     NaN

但我想让B2成为下面的

print(B2Wanted)
​
   StartNum  EndNum  Size Value
0         1       3     3     0
1         4       7     4     1
2         8       8     1     0
3         9      10     2     1
4         11     13     3     NaN

我需要做什么更改才能让它也适用于NaN？