使用 Groupby 在 Pandas DataFrame 中重復非空值

Question

我想使用 groupby 用非 NaN 值填充所有 NaN 值。 我知道我可以使用 fillna(method='ffill') 然后使用 fillna(method='bfill') 來做到這一點，因為我的非 NaN 值並不總是開始或結束，或者我可以使用非創建一個新的 DataFrame -NaN 值，然后合並它們，但我需要這樣做很多次，我想知道是否有更有效的方法來減少處理時間。

我在想類似 .transform(fillna) 函數的東西。

這是我的輸入：

col1	col2
一個	楠
一個	楠
一個	'蘋果'
乙	楠
乙	'香蕉'
乙	楠

這就是我想要得到的

col1	col2
一個	'蘋果'
一個	'蘋果
一個	'蘋果'
乙	'香蕉
乙	'香蕉'
乙	'香蕉'

Answer 1

正如設想的那樣，您可以執行以下操作：

df.groupby('col1')['col2'].ffill().bfill()

你也可以這樣做：

df.groupby('col1')['col2'].transform('first')

在大型數據幀上應該更快。

請注意，在這種情況下它正在做同樣的事情，但如果您在每個組中都有非唯一的非 NaN 值，它的行為會有所不同。

Answer 2

df1.col2 = df1.col2.mask((df1.col2.isnull()) & (df1.col1 == 'A'), 'apples')
df1.col2 = df1.col2.mask((df1.col2.isnull()) & (df1.col1 == 'B'), 'bananas')