使用 groupby 根据条件填充下一行/上一行

Question

我想用以前的值和 return 数据框为每个主题填充 Visit 和 X1 中的空单元格。

 Subject  Visit           X1      X2
   A       aaa           164      16
   A       creamy        167      168
   A                       
   B       yyy           173      176
   B       ice cream     1760     178
   B                              1788
   B       ccc           17       17
   C       cream         1788     1789
   C       doo           1789     179

输出就像：

 Subject  Visit           X1      X2
   A       aaa           164      16
   A       creamy        167      168
   A       creamy        167                
   B       yyy           173      176
   B       ice cream     1760     178
   B       ice cream     1760     1788
   B       ccc           17       17
   C       cream         1788     1789
   C       doo           1789     179

我试过了：

df.fillna(method='ffill')

但它不工作并且不 return 数据框。

Answer 1

fillna() 未到位

df = df.fillna(method='ffill')
# or
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
# or
df = df.ffill()
# or
df.ffill(inplace=True)

Answer 2

你需要 groupby 和 ffill:

In [2960]: df = df.replace('', np.nan)
In [2963]: df[['Visit', 'X1']] = df.groupby('Subject')[['Visit', 'X1']].ffill()

In [2964]: df
Out[2964]: 
  Subject      Visit      X1      X2
0       A        aaa   164.0    16.0
1       A     creamy   167.0   168.0
2       A     creamy   167.0     NaN
3       B        yyy   173.0   176.0
4       B  ice_cream  1760.0   178.0
5       B  ice_cream  1760.0  1788.0
6       B        ccc    17.0    17.0
7       C      cream  1788.0  1789.0
8       C        doo  1789.0   179.0

使用 groupby 根据条件填充下一行/上一行

Fill next / Previous row based on condition using groupby

python

pandas

dataframe

fillna