Pandas groupby 轉換以獲取非空日期值

Question

我有一個這樣構造的數據框：

df = pd.DataFrame({'id': [1,2,3,4,1,2,3,4],
                   'birthdate': ['01-01-01','02-02-02','03-03-03','04-04-04',
                                 '','02-02-02','03-04-04','04-03-04']})
df['birthdate'] = pd.to_datetime(df['birthdate'])

我想做一個 groupby 來使用 pandas .transform更改原始數據

條件是我想為每個id第一個非空行的birthdate值

我知道如果沒有其他選項可用於消除非空條目，我可以做max ，但如果存在不一致，我不一定想要最大日期，只需要數據幀中第一個出現的日期。

像這樣：

df['birthdate'] = df.groupby('id')['birthdate'].transform(max)

這是使用max輸出的樣子：

id  birthdate
0   1 2001-01-01
1   2 2002-02-02
2   3 2003-03-03
3   4 2004-04-04
4   1 2001-01-01
5   2 2002-02-02
6   3 2004-03-04
7   4 2004-04-04

這就是我真正想要的樣子：

id  birthdate
0   1 2001-01-01
1   2 2002-02-02
2   3 2003-03-03
3   4 2004-04-04
4   1 2001-01-01
5   2 2002-02-02
6   3 2003-03-03
7   4 2004-04-04

我很確定我必須創建一個客戶lambda來放入.transform但我不確定要使用什么條件。

Answer 1

您可以嘗試以下操作。 您的數據框定義和建議的輸出包含不同的日期，所以我假設您的數據框定義是正確的

df['birthdate'] = df.groupby('id').transform('first')

哪個輸出。

   id   birthdate
0   1   2001-01-01
1   2   2002-02-02
2   3   2003-03-03
3   4   2004-04-04
4   1   2001-01-01
5   2   2002-02-02
6   3   2003-03-03
7   4   2004-04-04