Pandas fillna bfill ffill 基于另一列中的内容

Question

我可能会以错误的方式解决这个问题。我一直在我的 使用以下代码的其他列的数据框。

df['Example'] = df.groupby('Reference')['Example'].fillna(method='ffill')

这对于填补缺失的信息非常有效。但后来我跑了 解决无法填补缺失值的问题。这 我现在要解决的情况就是这样。所以我想填写 部门字段上的空白仅在 Beta 上，但我想填写它们 使用Description 为Outsource 的行中的Dept 值。我有 看过几个有条件的填充示例，但没有一个适用于 我的情况。编辑表格以尝试使其不那么混乱。 我之前没有完全正确地表达我的问题。我在看什么 for 是如果 press 字段包含 beta，那么它会查找该行 里面有外包。它使用外包部门来填补 该发票上具有相同工作的其他 nans#。但是填不上 任何其他南斯。

我的数据框：

Invoice	Reference	Press	Description	Dept
INV0001	Job#3045	Alpha	Copies		INV0001	Alpha
INV0002	Job#3055	Beta	Design
INV0002	Job#3055	Beta	Outsource	Digital	INV0002	Beta
Survey			INV0002	Job#3056	Packaging
INV0002	Job#3056	Beta	Mounting Brackets	Sign
INV0002	Job#3056	Beta	Installation	Sign
INV0003	Job#3067	Delta	Binding	Bond	INV0004	Beta
Survey			INV0004	Job#3042	Outsource
INV0004	Job#3042	Beta	Design
INV0005	Job#3058	Ceta	Installation	Sign

我希望它在 fillna 之后的样子：

Invoice	Reference	Press	Description	Dept
INV0001	Job#3045	Alpha	Copies		INV0001	Alpha
INV0002	Job#3055	Beta	Design	Digital
INV0002	Job#3055	Beta	Outsource	Digital	INV0002	Beta
Survey	Digital		INV0002	Job#3056	Packaging
INV0002	Job#3056	Beta	Mounting Brackets	Sign
INV0002	Job#3056	Beta	Installation	Sign
INV0003	Job#3067	Delta	Binding	Bond	INV0004	Beta
Survey	Color		INV0004	Job#3042	Outsource
INV0004	Job#3042	Beta	Design	Color
INV0005	Job#3058	Ceta	Installation	Sign

Answer 1

df.groupby('Invoice').apply(lambda x:x.ffill().bfill())

    Invoice Press   Description Dept
0   INV0001 Alpha   Something   NaN
1   INV0002 Beta    Something   Digital
2   INV0002 Beta    Outsource   Digital
3   INV0002 Beta    Something   Digital
4   INV0003 Delta   Something   Color
5   INV0004 Beta    Something   Color
6   INV0004 Beta    Outsource   Color
7   INV0004 Beta    Something   Color
8   INV0005 Ceta    Other       Sign