Pandas向前向后填充列级中的列
Pandas向前向后填充列级中的列
提问于 2020-02-27 00:18:29
我有以下数据帧: df
name width length
timestamp
2019-08-01 00:00:08 10 10.0 NaN
2019-08-01 00:00:19 10 NaN NaN
2019-08-01 00:00:56 10 NaN 86.0
2019-08-01 00:00:08 12 NaN 90
2019-08-01 00:00:19 12 12.0 NaN
2019-08-01 00:00:28 12 NaN NaN我想在列'name‘中的'width’和'length‘列上应用向前和向后填充。结果将如下所示：
name width length
timestamp
2019-08-01 00:00:08 10 10.0 86
2019-08-01 00:00:19 10 10.0 86
2019-08-01 00:00:56 10 10.0 86
2019-08-01 00:00:08 12 12.0 90
2019-08-01 00:00:19 12 12.0 90
2019-08-01 00:00:28 12 12.0 90你知道该怎么做吗？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-02-27 00:28:29
我们需要带有apply的groupby，因为我们将两个函数ffill和bfill链接在一起
df.update(df.groupby('name').apply(lambda x : x.ffill().bfill()))Stack Overflow用户
发布于 2020-02-27 01:30:49
正如您所说的，每个唯一的name只有一个值width和length，您可以通过使用transform和max或first来避免apply
df.update(df.groupby('name')[['width','length']].transform('max'))
Out[87]:
name width length
timestamp
2019-08-01 00:00:08 10 10.0 86.0
2019-08-01 00:00:19 10 10.0 86.0
2019-08-01 00:00:56 10 10.0 86.0
2019-08-01 00:00:08 12 12.0 90.0
2019-08-01 00:00:19 12 12.0 90.0
2019-08-01 00:00:28 12 12.0 90.0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/60418221
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