Pandas 根据条件填充

Question

我还是 pandas 的新手，但我有一个格式如下的数据框：

    d_title    d_prefix                            d_header d_country d_subtitles  d_season  d_episode
0        NaN        NaN                 ##### MOROCCO #####   Morocco         NaN       NaN        NaN
1     title1         AR                                 NaN       NaN         NaN       NaN        NaN
2     title2         AR                                 NaN       NaN         NaN       NaN        NaN
3        NaN        NaN               ##### MOROCCO 2 #####   Morocco         NaN       NaN        NaN
4     title3         AR                                 NaN       NaN         NaN       NaN        NaN
5        NaN        NaN                 ##### ALGERIA #####   Algeria         NaN       NaN        NaN
6     title4         AR                                 NaN       NaN         NaN       NaN        NaN
7     title5         AR                                 NaN       NaN         NaN       NaN        NaN
8     title6         IT                                 NaN       NaN         NaN       NaN        NaN
9     title7         PL                                 NaN       NaN         NaN       1.0        1.0
10    title8         UK                                 NaN       NaN         NaN       NaN        NaN
11    title9         UK                                 NaN       NaN         NaN       NaN        NaN

我正在尝试使用以下条件填充“d_header”列中的所有 NaN 字段：

• 'd_header' 列应该只为属于同一组的行设置
• 该组应由紧跟在非南 'd_header' 行之后的行的 'd_prefix' 列值确定

所以在下面的例子中：

• 0: 'd_header' == '##### 摩洛哥#####'
• 1：检查 'd_prefix' 并将所有行的 'd_header' 列设置为 '##### MOROCCO #####' 直到 'd_prefix' 已更改（将值设置为 NaN）或新的 'd_header ' 找到（重新开始）

    d_title    d_prefix                            d_header d_country d_subtitles  d_season  d_episode
0        NaN        NaN                 ##### MOROCCO #####   Morocco         NaN       NaN        NaN
1     title1         AR                 ##### MOROCCO #####       NaN         NaN       NaN        NaN
2     title2         AR                 ##### MOROCCO #####       NaN         NaN       NaN        NaN
3        NaN        NaN             ##### MOROCCO TNT #####   Morocco         NaN       NaN        NaN
4     title3         AR             ##### MOROCCO TNT #####       NaN         NaN       NaN        NaN
5        NaN        NaN                 ##### ALGERIA #####   Algeria         NaN       NaN        NaN
6     title4         AR                 ##### ALGERIA #####       NaN         NaN       NaN        NaN
7     title5         AR                 ##### ALGERIA #####       NaN         NaN       NaN        NaN
8     title6         IT                                 NaN       NaN         NaN       NaN        NaN
9     title7         PL                                 NaN       NaN         NaN       1.0        1.0
10    title8         UK                                 NaN       NaN         NaN       NaN        NaN
11    title9         UK                                 NaN       NaN         NaN       NaN        NaN

但我对这种方法没有任何运气。有没有更好的方法来达到同样的效果？

Answer 1

• d_prefix 几乎是您需要的分组键。 bfill 然后groupby()
• 简化为简单的ffill

df = df.assign(d_header=df.assign(t_prefix=df.d_prefix.fillna(method="bfill"))
 .groupby("t_prefix", as_index=False).apply(lambda dfa: dfa.d_header.fillna(method="ffill"))
 .reset_index(drop=True)
)

	d_title	d_prefix	d_header	d_country	d_subtitles	d_season	d_episode
0	nan	nan	##### MOROCCO #####	Morocco	nan	nan	nan
1	title1	AR	##### MOROCCO #####	nan	nan	nan	nan
2	title2	AR	##### MOROCCO #####	nan	nan	nan	nan
3	nan	nan	##### MOROCCO 2 #####	Morocco	nan	nan	nan
4	title3	AR	##### MOROCCO 2 #####	nan	nan	nan	nan
5	nan	nan	##### ALGERIA #####	Algeria	nan	nan	nan
6	title4	AR	##### ALGERIA #####	nan	nan	nan	nan
7	title5	AR	##### ALGERIA #####	nan	nan	nan	nan
8	title6	IT	nan	nan	nan	nan	nan
9	title7	PL	nan	nan	nan	1	1
10	title8	UK	nan	nan	nan	nan	nan
11	title9	UK	nan	nan	nan	nan	nan