将 Nan 替换为 pandas 中的上一行值 dataframe

Question

我有一个名为purchase_df的 dataframe，其中包含列（ purchase_item 、 purchase_date 、 purchase_quantity 、 purchase_price_unit 、 sales_quantity ）并且purchase_price_unit的某些值是Nan （空），我需要用上个月的值替换Nan值

注意：- 我看到了这个（ Python pandas，将一列上的 NAN 替换为同一列上的先前值）但这里他们没有使用 group by 这是此任务中的主要问题。

为此，我尝试这样做

# grouped = purchase_df.groupby('purchase_item')
grouped = purchase_df.groupby(['purchase_item','purchase_date'])
purchase_df['purchase_price_unit'] = grouped['purchase_price_unit'].apply(lambda x: x.ffill())

在这里，我按purchase_item和purchase_date对数据进行分组，并使用ffill()来填充前几行的值，但是如果我仅使用purchase_item进行分组，即使此方法将nan替换为前几行，它也不起作用，但在这里我需要根据到purchase_item和purchase_date 。 帮帮我

Answer 1

在 groupby 对象中应用 function：

purchase_df.groupby(['purchase_item','purchase_date']).apply(lambda x: x.ffill())