回填一个基于熊猫群的专栏
回填一个基于熊猫群的专栏
提问于 2022-03-15 15:30:45
我正在处理以下数据：
df = pd.DataFrame({"id": ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C','C' ],
"date": [pd.Timestamp(2015, 12, 30), pd.Timestamp(2016, 12, 30), pd.Timestamp(2018, 12, 30),pd.Timestamp(2015, 12, 30), pd.Timestamp(2016, 12, 30), pd.Timestamp(2018, 12, 30), pd.Timestamp(2016, 12, 30), pd.Timestamp(2019, 12, 30)],
"other_col": ['NA', 'NA', 'A444', 'NA', 'NA', 'B666', 'NA', 'C999'],
"other_col_1": [123, 123, 'NA', 0.765, 0.555, 'NA', 0.324, 'NA']})我想要实现的是:为每个对应的组回填"other_col“条目，当"other_col”等于"other_col_1“中的'NA‘时，删除”other_col_1“。
我尝试过groupby ()和ffill() df.groupby('id')['other_col'].bfill()，但是它不起作用。
结果的dataframe应该如下所示：
df_new = pd.DataFrame({"id": ['A', 'A', 'B', 'B', 'C' ],
"date": [pd.Timestamp(2015, 12, 30), pd.Timestamp(2016, 12, 30), pd.Timestamp(2015, 12, 30), pd.Timestamp(2016, 12, 30), pd.Timestamp(2016, 12, 30)],
"other_col": ['A444', 'A444', 'B666', 'B666', 'C999'],
"other_col_1": [123, 123, 0.765, 0.555, 0.324]})Stack Overflow用户
发布于 2022-03-15 15:34:28
IIUC，你可以：
out = (
df.replace('NA', pd.NA) # ensure real NA
.assign(other_col=lambda d: d['other_col'].bfill()) # backfill other_col
.dropna(subset=['other_col_1']) # drop rows based on other_col_1
)或者，对于每个组的bfill：
(df.replace('NA', pd.NA)
.assign(other_col=lambda d: d.groupby(d['id'].str.replace('\d+', '', regex=True))
['other_col'].bfill())
.dropna(subset=['other_col_1'])
)产出：
id date other_col other_col_1
0 A1 2015-12-30 A444 123
1 A2 2016-12-30 A444 123
3 B1 2015-12-30 B666 0.765
4 B2 2016-12-30 B666 0.555
6 C1 2016-12-30 C999 0.324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/71484863
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
