在 dataframe 中跨多个列估算缺失/转换值

Question

在以下情况下，我将如何 go 关于在 dataframe 中的多个列中估算缺失/切换值，如下所示：

1. 案例 A 和 C：根据 Month2 和 Month4 值的平均值估算 Month3 的值
2. 案例 B：折叠两行以填写四个月内的 0 值

df_input = pd.DataFrame({'ID': ['A','B','B','C'],
             'Month1': [10, 15, 0, 0],
             'Month2': [20, 32, 0 , 100],
             'Month3': [0, 0, 45, 0],
             'Month4': [50, 0, 51, 400]})


ID  Month1  Month2  Month3  Month4
A   10      20      0       50
B   15      32      0       0
B   0       0       45      51
C   0       100     0       400

我预期的 output dataframe 将是：

df_output = pd.DataFrame({'ID': ['A','B','C'],
             'Month1': [10, 15, 0],
             'Month2': [20, 32, 100],
             'Month3': [35, 45, 250],
             'Month4': [50, 51, 400]})

ID  Month1  Month2  Month3  Month4
A   10      20      35      50
B   15      32      45      51
C   0       100     250     400

Answer 1

国际大学联合会，

df_input = df_input.mask(df_input == 0)
df_out = df_input.groupby('ID').first()
df_out.interpolate(axis=1).fillna(0).reset_index()

Output：

  ID  Month1  Month2  Month3  Month4
0  A    10.0    20.0    35.0    50.0
1  B    15.0    32.0    45.0    51.0
2  C     0.0   100.0   250.0   400.0