如何在 Python Pandas 中创建每组具有相同值的列？ [复制]答案

【问题标题】：How to create a column that has the same value per group in Python Pandas? [duplicate]如何在 Python Pandas 中创建每组具有相同值的列？ [复制]
【发布时间】：2020-08-20 11:10:23
【问题描述】：

我目前有一个 Pandas 数据框，在我的第一列中有很多股票代码。它们是时间序列，因此每个代码出现不止一次。在我的第二列中，我有一个 CUSIP 代码，但此代码仅出现在代码首先出现的行中，所有下一行都不包含此 CUSIP 代码。我想在匹配相同代码的所有列中都有相同的 CUSIP 代码。这就是我的数据框的样子，我希望所有的 NaN 都填充正确的 CUSIP，以便您获得下面的数据框

MSFT.OQ     594918104   FY2019  55252000000 United States   USA 1
MSFT.OQ     NaN         FY2018  44501000000 United States   USA 1
MSFT.OQ     NaN         FY2017  42730000000 United States   USA 1
MSFT.OQ     NaN         FY2016  25145000000 United States   USA 1
EFT_pa^E08  449515402   FY2001  6642000     United States   USA 1
EFT_pa^E08  NaN         FY2000  12161000    United States   USA 1
EFT_pa^E08  NaN         FY1999


MSFT.OQ     594918104   FY2019  55252000000 United States   USA 1
MSFT.OQ     594918104   FY2018  44501000000 United States   USA 1
MSFT.OQ     594918104   FY2017  42730000000 United States   USA 1
MSFT.OQ     594918104   FY2016  25145000000 United States   USA 1
EFT_pa^E08  449515402   FY2001  6642000     United States   USA 1
EFT_pa^E08  449515402   FY2000  12161000    United States   USA 1
EFT_pa^E08  449515402   FY1999

【问题讨论】：

标签： python pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

使用ffill - 使用指定的转发方法填充 NA/NaN 值。

>>> df.ffill()
            0            1       2             3       4       5    6    7
0     MSFT.OQ  594918104.0  FY2019  5.525200e+10  United  States  USA  1.0
1     MSFT.OQ  594918104.0  FY2018  4.450100e+10  United  States  USA  1.0
2     MSFT.OQ  594918104.0  FY2017  4.273000e+10  United  States  USA  1.0
3     MSFT.OQ  594918104.0  FY2016  2.514500e+10  United  States  USA  1.0
4  EFT_pa^E08  449515402.0  FY2001  6.642000e+06  United  States  USA  1.0
5  EFT_pa^E08  449515402.0  FY2000  1.216100e+07  United  States  USA  1.0
6  EFT_pa^E08  449515402.0  FY1999  1.216100e+07  United  States  USA  1.0

【讨论】：