Pandas fillna() 以特定顺序排列的行

Question

fillna() 方法有问题。这是我的示例 df，它表示商店中的商品数量。我想填写所有 NaN。如果有 NaN，我想用前一天的值填充它，或者如果它是 NaN，那么从第二天开始（相同的产品，相同的商店）。如果特定产品和商店的所有天数都是 NaNs，那么我想用 0 填充它。我正在寻找最好的 pandas 方法，我对循环有一些想法，但它看起来不太好。

我的 df：

    day    shop  product  quantity
0     1  shop_A   apples       3.0
1     2  shop_A   apples       NaN
2     3  shop_A   apples       1.0
3     1  shop_A  bananas       NaN
4     2  shop_A  bananas       NaN
5     3  shop_A  bananas       NaN
6     1  shop_B   apples       NaN
7     2  shop_B   apples       NaN
8     3  shop_B   apples       2.0
9     1  shop_B  bananas       NaN
10    2  shop_B  bananas       4.0
11    3  shop_B  bananas       2.0

预期 df：

    day    shop  product  quantity
0     1  shop_A   apples       3.0
1     2  shop_A   apples       3.0
2     3  shop_A   apples       1.0
3     1  shop_A  bananas       0.0
4     2  shop_A  bananas       0.0
5     3  shop_A  bananas       0.0
6     1  shop_B   apples       2.0
7     2  shop_B   apples       2.0
8     3  shop_B   apples       2.0
9     1  shop_B  bananas       4.0
10    2  shop_B  bananas       4.0
11    3  shop_B  bananas       2.0

我也试过fillna(limit=3)，但这不是我要找的。​​p>

Answer 1

您可以使用sort_values 按天排序，然后执行分组的bfill，然后剩下的将通过链接fillna(0) 得到一个0：

df['quantity'] = df.sort_values(by='day')\
                 .groupby(['shop','product'])['quantity'].bfill(limit=3).fillna(0)

打印回来：

    day    shop  product  quantity
0     1  shop_A   apples       3.0
1     2  shop_A   apples       1.0
2     3  shop_A   apples       1.0
3     1  shop_A  bananas       0.0
4     2  shop_A  bananas       0.0
5     3  shop_A  bananas       0.0
6     1  shop_B   apples       2.0
7     2  shop_B   apples       2.0
8     3  shop_B   apples       2.0
9     1  shop_B  bananas       4.0
10    2  shop_B  bananas       4.0
11    3  shop_B  bananas       2.0

这将为每个商店和产品提供第二天的值到前一天的NaN 值。您可以类似地使用ffill（或两者），也可以使用线性插值，您的结果会相应改变。然而，这是您开始的必要条件。