Python Dataframe：根据其他列将值分配给列？

Question

我有 df 三列a ， b ， c 。我想更改b列中的NaN值。 例如：对于a列中的123的值， b列同时具有abc和NaN 。 我希望两者都更改为abc 。

raw_data = {'a': [123, 123, 456, 456], 
        'b': [np.nan,'abc','def',np.nan],
           'c':[np.nan,np.nan,0,np.nan]}
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['a', 'b','c'])

    a   b   c
0   123 NaN NaN
1   123 abc NaN
2   456 def 0
3   456 NaN NaN

我的预期 Output

df


    a   b   c
1   123 abc NaN
0   123 abc NaN
2   456 def 0
3   456 def NaN

我试过的：

df = df.sort_values(by=['a','b']).fillna(method='ffill')

但这也改变了column c 。

Output 从上面：

a   b   c
1   123 abc NaN
0   123 abc NaN
2   456 def 0
3   456 def 0

我如何将ffill用于特定列或推荐的任何其他方法？

样本数据 2：

raw_data = {'a': [123, 123, 456, 456,789,np.nan], 
        'b': [np.nan,'abc','def',np.nan,np.nan,'ghi'],
           'c':[np.nan,np.nan,0,np.nan,np.nan,np.nan]}
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['a', 'b','c'])

           a    b   c
    0   123.0   NaN NaN
    1   123.0   abc NaN
    2   456.0   def 0
    3   456.0   NaN NaN
    4   789.0   NaN NaN
    5   NaN     ghi abc

预计 Output

           a    b   c
    0   123.0   abc NaN
    1   123.0   abc NaN
    2   456.0   def 0
    3   456.0   def NaN
    4   789.0   NaN NaN
    5   NaN     ghi abc

Answer 1

对于您的新更新数据，您应该使用Series.map ：

df['b'] = df['a'].map(df.groupby('a')['b'].first()).fillna(df['b'])

       a    b    c
0  123.0  abc  NaN
1  123.0  abc  NaN
2  456.0  def  0.0
3  456.0  def  NaN
4  789.0  NaN  NaN
5    NaN  ghi  NaN

---

旧答案

将groupby与ffill和bfill使用：

df['b'] = df.groupby('a')['b'].ffill().bfill()

     a    b    c
0  123  abc  NaN
1  123  abc  NaN
2  456  def  0.0
3  456  def  NaN

Answer 2

fillna function 适用于所有DataFrame 。 一种解决方案是截断您的DataFrame以便仅包含您要修改的列，并仅对其应用fillna ，然后添加回另一列：

 df_ab = df.loc[:,["a","b"]]
 df_ab = df_ab.sort_values(by=['a','b']).fillna(method='ffill')
 df_ab["c"] = df["c"]