使用基於 ID 列的另一行的值來估算 Pandas 數據框列

Question

東風：

id   name 
0    toto                    
1    tata
0    NaN

我想根據 id 在第三行估算名稱列缺失值。 所需的數據框將是：

id   name 
0    toto                    
1    tata
0    toto

我做了以下事情：

df.loc[df.name.isna(), "name"] = df["id"].map(df["name"])

但它不工作。

Answer 1

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id':[0,1,0],
              'name':['toto','tata',pd.NA]})

df = df[['id']].merge(df[pd.notna(df['name'])].drop_duplicates(),
                      how = 'left', 
                      on = 'id')
df

Answer 2

如果組中只存在一個值，您可以嘗試

df = df.groupby('id').apply(lambda g: g.ffill().bfill())

print(df)

   name
0  toto
1  tata
2  toto

或者將NaN排序到最后

df = (df.sort_values('name')
      .groupby('id').ffill()
      .sort_index())