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如何填写np。nan值与另一行基于匹配的数据

pandas python

desmond · 技术社区 · 8 年前

我需要做以下工作

a=[1,2,3,4,5]
c=[0,100,100,200,200,0]
b=['2013-06-10', np.nan, '2013-02-15', np.nan, '2013-05-15']
df=pd.DataFrame({'a':a,'b':b,'c':c})

这将提供:

   a           b    c
0  1  2013-06-10  100
1  2         NaN  100
2  3  2013-02-15  200
3  4         NaN  200
4  5  2013-05-15  100

我想根据C列中的值,在前一行中查找相同的值,并在B列中填充日期,当其为null时。最终应该是这样的:-

   a           b    c
0  1  2013-06-10  100
1  2  2013-06-10  100
2  3  2013-02-15  200
3  4  2013-02-15  200
4  5  2013-05-15  100

目前,我使用apply lambda row-wise函数来填充日期,但由于我的原始数据有数百万行,因此速度大大降低。我想知道是否有人知道一种更快的方法,可以使用基于C列中相同值的不同行的数据填充NA值

1 回复 | 直到 8 年前

jezrael 8 年前

您可以使用 ffill :

df['b'] = df.groupby('c')['b'].ffill()
print (df)
   a           b    c
0  1  2013-06-10  100
1  2  2013-06-10  100
2  3  2013-02-15  200
3  4  2013-02-15  200
4  5  2013-05-15  100

此外,如果某个组的第一个值为 NaN 在里面 b 使用 apply ,因为每个组都需要应用这两个功能:

print (df)
   a           b    c
0  1         NaN  100 <- NaN
1  1  2013-06-10  100
2  2         NaN  100
3  3  2013-02-15  200
4  4         NaN  200
5  5  2013-05-15  100


df['b'] = df.groupby('c')['b'].apply(lambda x: x.ffill().bfill())
print (df)
   a           b    c
0  1  2013-06-10  100
1  1  2013-06-10  100
2  2  2013-06-10  100
3  3  2013-02-15  200
4  4  2013-02-15  200
5  5  2013-05-15  100

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