Groupby dataframe 從每個組成員中獲取不 null 元素

Question

我有一個 dataframe ，在某些情況下，一個案例的記錄不止一行，某些行中有空值，如下所示：

    date_rounded          1  2        3     4     5
0   2020-04-01 00:05:00 0.0  NaN     NaN    NaN   NaN   
1   2020-04-01 00:05:00 NaN  1.0     44.0   44.0  46.454    
2   2020-04-01 00:05:00 NaN  NaN     NaN    NaN   NaN   

我只想有一行填充數據，到目前為止我有：

df.groupby(['date_rounded']).apply(lambda df0: df0.fillna(method='ffill').fillna(method='bfill').drop_duplicates())    

這行得通，但是速度很慢，有更好的主意嗎？

謝謝

Answer 1

您還可以使用groupby和first ：

df.groupby("date_rounded").first()

                       1    2     3     4       5
date_rounded                                     
2020-04-01 00:05:00  0.0  1.0  44.0  44.0  46.454

Answer 2

如果您需要在每個組內填寫，可以使用groupby().apply和bfill ：

df.groupby('date_rounded', as_index=False).apply(lambda x: x.bfill().iloc[0])

Output：

0         date_rounded    1    2     3     4       5
0  2020-04-01 00:05:00  0.0  1.0  44.0  44.0  46.454