在 Pandas 数据框中使用 groupby 时，如何根据前一行中的值增加一列？

Question

我有以下数据框：

claim   diagnosis   sequence
100     1           1.0
100     2           1.0
100     3           NaN
100     4           NaN
105     1           1.0
105     2           2.0
105     3           2.0
105     4           NaN
111     1           1.0
111     2           2.0
111     3           3.0
111     4           NaN

我需要的是通过声明将所有 NaN 替换为前一行中的 oneup 值：

claim   diagnosis   sequence
100     1           1.0
100     2           1.0
100     3           2.0
100     4           3.0
105     1           1.0
105     2           2.0
105     3           2.0
105     4           3.0
111     1           1.0
111     2           2.0
111     3           3.0
111     4           4.0

我试过 cumcount，但似乎无法让它使用以前的值。 我也试过 loc，但还不太了解它。

things = [{'claim':100, 'diagnosis':1, 'sequence':1},
    {'claim':100, 'diagnosis':2, 'sequence':1 },
    {'claim':100, 'diagnosis':3, },
    {'claim':100, 'diagnosis':4, },
    {'claim':105, 'diagnosis':1, 'sequence':1},
    {'claim':105, 'diagnosis':2, 'sequence':2},
    {'claim':105, 'diagnosis':3,'sequence':2 },
    {'claim':105, 'diagnosis':4, },
    {'claim':111, 'diagnosis':1, 'sequence':1},
    {'claim':111, 'diagnosis':2, 'sequence':2},
    {'claim':111, 'diagnosis':3,  'sequence':3},
    {'claim':111, 'diagnosis':4, }]

df = pd.DataFrame(things)
df

几天来我一直在绞尽脑汁，任何帮助都会很棒。

Answer 1

使用该行之前有多少NaN cumsum计数，然后与ffill

s1=df['sequence'].isnull().groupby(df['claim']).cumsum()
df['sequence']=s1+df.groupby('claim')['sequence'].ffill()
df
Out[145]: 
    claim  diagnosis  sequence
0     100          1       1.0
1     100          2       1.0
2     100          3       2.0
3     100          4       3.0
4     105          1       1.0
5     105          2       2.0
6     105          3       2.0
7     105          4       3.0
8     111          1       1.0
9     111          2       2.0
10    111          3       3.0
11    111          4       4.0