Python pandas 根据另一列的条件填充缺失值（NaN）

Question

我已经弄清楚如何使用df.fillna(method='ffill')用前一个单元格填充 NaN 值。

但是，我不确定如何将其基于以下条件：如果国家/地区名称与其前一个单元格中的国家/地区名称不同，则总大小写单元格值应为 0，否则将NaN替换为前一个单元格的总大小写值。

Answer 1

只需将groupby与fillna一起使用即可获得所需的结果。 这里的columns是您要应用缺失值逻辑的所有列。

columns = ['total_cases', 'total_deaths', ...]
df[columns] = df.groupby('location')[columns].fillna(method='ffill').fillna(0)

请注意，您需要应用fillna两次，一次使用正向填充，一次使用常量 0 来填充所有 nan 值。 这是为了确保在新组中开始的任何 nan 都用 0 填充。