我有一個如下所示的數(shù)據(jù)框。我想從存在相同值（“名稱”）的前一行復(fù)制一個列值。df: Name Age EthnicitySam 17 EChris 0 BTom 19 PSam 22 NaNChris 18 NaNTom 7 NaN這就是我想要的：Name Age EthnicitySam 17 EChris 0 BTom 19 PSam 22 EChris 18 BTom 7 P
2 回答
Qyouu
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你可以試試條件填充
df = pd.DataFrame([
["Sam" , 17 , "E"],
["Chris" , 0 , "B"],
["Tom" , 19 , "P"],
["Sam" , 22 , np.nan],
["Chris" , 18 , np.nan],
["Tom" , 7 , np.nan],
] ,columns=['Name', "Age", "Ethnicity"])
然后
df.loc[df.Ethnicity.isnull(), 'Ethnicity'] = \
df.loc[df.Ethnicity.isnull(), 'Name'].map(df.loc[df.Ethnicity.notnull()] \
.set_index('Name')['Ethnicity'])
輸出：
Name Age Ethnicity
0 Sam 17 E
1 Chris 0 B
2 Tom 19 P
3 Sam 22 E
4 Chris 18 B
5 Tom 7 P
但是，如果您確定 NaN 值的名稱始終具有相應(yīng)的名稱，那么您可以使用 group by
df["Ethnicity"] = df.groupby('Name').ffill()["Ethnicity"]
白衣非少年
TA貢獻(xiàn)1155條經(jīng)驗 獲得超0個贊
如果需要，請嘗試排序和 ffill()。最后 sort_index()。如下所示。我使用了隨機(jī) df
df = pd.DataFrame({'A':['a', 'c', 'f', 'a','c','f'],
'B' :[3, 4, 2,10,3, 1],
'C':[np.nan, np.nan, np.nan, 12,13,14]
})
print(df.sort_values(by=['A','C']).ffill().sort_index())
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