替換熊貓另一行中的缺失值

Question

我有2列的Pandas DataFrame。

我用NaN代替了''，以便用fillna等來更快地處理：

themes = themes.apply(lambda x: x.str.strip()).replace('', np.nan)

如何用其他行中的匹配值替換NaN？

Answer 1

您需要groupby與ffill和bfill

themes.groupby('code').apply(lambda x : x.ffill().bfill())

Answer 2

一種方法是在刪除空值后創建序列。

然后將pd.Series.fillna與pd.Series.map pd.Series.fillna使用：

df = pd.DataFrame({'code': [1, 2, 3, 1, 2, 4],
                   'name': ['A', np.nan, 'C', np.nan, 'B', 'D']})

s = df.set_index('code')['name'].dropna()
df['name'] = df['name'].fillna(df['code'].map(s))

print(df)

   code name
0     1    A
1     2    B
2     3    C
3     1    A
4     2    B
5     4    D