Python Pandas -按多个列分组，过滤特定值特定列，以及填充
Python Pandas -按多个列分组，过滤特定值特定列，以及填充
提问于 2018-08-23 09:01:54
我有一个包含杂乱数据的大型数据集。数据如下所示：
df1 = pd.DataFrame({'Batch':[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
'Case':[1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
'Live':['Yes', 'Yes', 'No', 'Yes', 'No', 'No', 'Yes', 'Yes', 'Yes', 'Yes', 'Yes', 'No', 'Yes', 'Yes', 'No'],
'Task':['Download', nan, 'Download', 'Report', 'Report', nan, 'Download', nan, nan, nan, 'Download', 'Download', 'Report', nan, 'Report']
})出于示例的目的，请假设'nan‘实际上是一个空单元格(而不是表示’nan‘的字符串)
我需要按'Batch‘分组，然后按'Case’分组，筛选出'Live‘值为'Yes’的实例，然后向下填充。
我本质上希望它看起来像this
我目前的方法是：
df['Task'] = df.groupby(['Batch','Case'])['Live'].filter(lambda x: x == 'Yes')['Task'].fillna(method='ffill')我尝试了许多变体，但总是收到诸如“过滤器必须返回布尔结果”之类的错误。
有人知道我该怎么做吗？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-08-23 09:10:16
你不需要在groupby之前切片，你可以在filter之前切片
df1.Task=df1.loc[df1.Live=='Yes'].groupby(['Batch','Case']).Task.ffill()
df1
Out[620]:
Batch Case Live Task
0 1 1 Yes Download
1 1 1 Yes Download
2 1 1 No NaN
3 1 2 Yes Report
4 1 2 No NaN
5 1 2 No NaN
6 1 2 Yes Download
7 1 2 Yes Download
8 1 2 Yes Download
9 2 1 Yes NaN
10 2 1 Yes Download
11 2 1 No NaN
12 2 2 Yes Report
13 2 2 Yes Report
14 2 2 No NaN页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51977012
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