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我有一個(gè)數(shù)據(jù)框,想用基于另一列的相同值填充基于前幾行的所有空列值?

我有一個(gè)數(shù)據(jù)框,想用基于另一列的相同值填充基于前幾行的所有空列值?

倚天杖 2023-06-20 10:21:37
我有一個(gè)如下所示的數(shù)據(jù)框。我想從存在相同值(“名稱(chēng)”)的前一行復(fù)制一個(gè)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
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Qyouu

TA貢獻(xiàn)1786條經(jīng)驗(yàn) 獲得超11個(gè)贊

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(chēng)始終具有相應(yīng)的名稱(chēng),那么您可以使用 group by


df["Ethnicity"] = df.groupby('Name').ffill()["Ethnicity"]


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反對(duì) 回復(fù) 2023-06-20
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白衣非少年

TA貢獻(xiàn)1155條經(jīng)驗(yàn) 獲得超0個(gè)贊

如果需要,請(qǐng)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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反對(duì) 回復(fù) 2023-06-20
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