如何用另一个匹配行的结果填充NaN？

Question

我有一个格式的数据框

USER | ADDRESS | PURCHASE
1    | add 1   |  A
1    | NaN     |  B
2    | NaN     |  C
2    | add 2   |  D
3    | NaN     |  E

对于用户1，我想用添加1填充NaN行中的地址，并且我想对NaN行的用户2进行相同的操作。我不想分组，我想保留4行格式。只想填写NAN地址。对于没有匹配项的用户3，我想将其保留为NaN。

我尝试过按用户分组，但最终会填满所有内容并将所有内容放在一起，这不是我想要的

没有代码

我只想相应地为每个用户填写地址

Answer 1

我不确定分组的问题是什么，但是当您要“按组”填充缺失值时，您需要使用groupby

df['ADDRESS'] = df.groupby('USER').ADDRESS.apply(lambda x: x.ffill().bfill())

   USER ADDRESS PURCHASE
0   1   add 1   A
1   1   add 1   B
2   2   add 2   C
3   2   add 2   D
4   3   NaN     E

Answer 2

df ['ADDRESS'] = np.where（df ['ADDRESS']。isnull（）），df ['PURCHASE']，df ['ADDRESS']）