如何根据 pandas 中的另一列主值替换 <NA> 值

Question

pandas

有问题

我有以下数据框：

      product code trends_vs  trends_100_0
1   aaaaaaa   it       150           100
6   aaaaaaa   pl      <NA>            90
11  aaaaaaa   ro      <NA>            82
15  aaaaaaa   sk      <NA>            13
21   bbbbb   ro       260           100
25   bbbbb   cz      <NA>            62
29   bbbbb   sk      <NA>            42

我想通过以下方式计算 trends_vs 列的值：

“产品”列中的每个产品只有一个 trends_vs 值对应于 trends_100_0 - 100 个值。

现在要获得第二行的 trends_vs 值，我们必须执行 150 * (90/100)

输出和逻辑应如下所示：

      product code trends_vs  trends_100_0
1   aaaaaaa   it       150           100
6   aaaaaaa   pl      135            90      ---> 150 * (90/100)
11  aaaaaaa   ro      123            82    ---> 150 * (82/100)
15  aaaaaaa   sk      19.5            13  ---> 150 * (13/100)
21   bbbbb   ro       260           100
25   bbbbb   cz      161.2            62  ---> 260 * (62/100) # 260 instead of 150 because its a different product 'bbbbb'
29   bbbbb   sk      109.2            42 ---> 260 * (42/100)

我尝试使用 groupby 或 map，但有些东西没有按预期工作。当每一列应该在一行中彼此对应时，我有一个解决方案，但在这种情况下，我们应该根据每个产品的一个主要价值进行计算？

Answer 1

使用 .groupby.transform 然后使用简单的 .mul 和 .div

我们可以使用 .fillna 来定位您的行。

df["trends_vs"] = df["trends_vs"].fillna(
df.groupby("product")["trends_vs"]
.transform("min")
.mul((df["trends_100_0"].div(100)))
)


    product code  trends_vs  trends_100_0
1   aaaaaaa   it      150.0           100
6   aaaaaaa   pl      135.0            90
11  aaaaaaa   ro      123.0            82
15  aaaaaaa   sk       19.5            13
21    bbbbb   ro      260.0           100
25    bbbbb   cz      161.2            62
29    bbbbb   sk      109.2            4

Answer 2

这将允许您根据产品查找 trends_vs，并根据结果查找 trends_100_0

df['trends_vs'] = df.groupby('product')['trends_vs'].transform(max)
df['trends_vs'] = df['trends_vs'] * (df['trends_100_0']/100)
df

Answer 3

没有groupby的另一种方法：

df['trends_vs'] = (df.sort_values(['product', 'trends_100_0'])['trends_vs'].bfill()
                       * df['trends_100_0'] / 100)
print(df)

# Output
    product code  trends_vs  trends_100_0
1   aaaaaaa   it      150.0           100
6   aaaaaaa   pl      135.0            90
11  aaaaaaa   ro      123.0            82
15  aaaaaaa   sk       19.5            13
21    bbbbb   ro      260.0           100
25    bbbbb   cz      161.2            62
29    bbbbb   sk      109.2            42

如何根据 pandas 中的另一列主值替换 <NA> 值

How to replace <NA> values based on another column main value in pandas

python

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