根據行和列的值填充NaN值

Question

我有以下虛擬數據框：

City       Longitude     Latitude
new mexico  1.94          2.34
berlin       2.44         5.33
london       1.1           2.44
new mexico    nan          nan
tokyo         2.2          3.3
berlin        nan           nan
new york      2.5           1.44
dakota         2             5.4
jakarta        3.4           4.5
london         nan           nan

一些城市被列出多次，但是重復的城市缺少價值。 我想使用相同城市的值在經度和緯度列中填充某些城市的nan值，我嘗試使用ffil和向后填充，但是由於缺少的值未遵循某種模式，因此無法正常工作。

Answer 1

您可以按Longitude和Latitude列排序，以使NaN位於底部，然后使用groupby和ffill ，最后按索引重新排序：

df.sort_values(['Longitude', 'Latitude']).groupby('City').ffill().sort_index()

         City  Longitude  Latitude
0  new mexico       1.94      2.34
1      berlin       2.44      5.33
2      london       1.10      2.44
3  new mexico       1.94      2.34
4       tokyo       2.20      3.30
5      berlin       2.44      5.33
6    new york       2.50      1.44
7      dakota       2.00      5.40
8     jakarta       3.40      4.50
9      london       1.10      2.44

或更好的方法是，首先按City排序，然后按Longitude和Latitude排序，並ffill不使用groupby的情況下使用ffill功能：

df.sort_values(['City','Longitude', 'Latitude']).ffill().sort_index()

         City  Longitude  Latitude
0  new mexico       1.94      2.34
1      berlin       2.44      5.33
2      london       1.10      2.44
3  new mexico       1.94      2.34
4       tokyo       2.20      3.30
5      berlin       2.44      5.33
6    new york       2.50      1.44
7      dakota       2.00      5.40
8     jakarta       3.40      4.50
9      london       1.10      2.44