我希望使用groupby和agg折叠数据集，并希望将NaN值保留为单独的行而不折叠。例如，初始数据为：

mydata = {'category' : [np.NaN, np.NaN, "a", "b", "b", "c"],'category2' : ["f", "f", "r", "h", "h", "j"], 'value' : ['12', '11', '10', '13', '15', '11']}
df = pd.DataFrame(mydata, columns=['category','category2','value'])

df=df.groupby(['category','category2'],  dropna=False 
).agg({'value':'max'})

    category    category2   value
0   NaN              f       12
1   NaN              f       11
2   a                r       10
3   b                h       13
4   b                h       15
5   c                j       11

电流输出：

category  category2   value
0   NaN        f          12
1   a          r          10
2   b          h          15
3   c          j          11

预期输出：

category  category2   value
0   NaN        f          12
1   NaN        f          11
2   a          r          10
3   b          h          15
4   c          j          11

除了将 Dataframe 拆分为两个NaN和非NaN Dataframe 之外，是否有其他方法可以使用group_by执行此操作？