Question

下午好，我有一个数据框

dataframe = df

NPI       Fa Name
1100      
1100      Johnson
1100  
5555 
2222      Meghan
2222    
4444
4444

我的目标是按照相应的NPI填写缺少的FA名称

    NPI       Fa Name
    1100      Johnson
    1100      Johnson
    1100      Johnson
    5555 
    2222      Meghan
    2222      Meghan
    4444
    4444

我知道这可能是一个简单的任务，但是在编码方面，我很难弄清楚。请帮忙！

Answer 1

如果顺序很重要，请使用GroupBy.apply向前和向后填充缺失值：

#if necessary
df['Fa Name'] = df['Fa Name'].replace('', np.nan)

df['Fa Name'] = df.groupby('NPI')['Fa Name'].apply(lambda x: x.ffill().bfill())
print (df)
    NPI  Fa Name
0  1100  Johnson
1  1100  Johnson
2  1100  Johnson
3  5555      NaN
4  2222   Meghan
5  2222   Meghan
6  4444      NaN
7  4444      NaN

如果没有，则首先对两列进行排序，然后使用GroupBy.ffill：

df = df.sort_values(['NPI','Fa Name'])

df['Fa Name'] = df.groupby('NPI')['Fa Name'].ffill()
print (df)
    NPI  Fa Name
1  1100  Johnson
0  1100  Johnson
2  1100  Johnson
4  2222   Meghan
5  2222   Meghan
6  4444      NaN
7  4444      NaN
3  5555      NaN

熊猫/脾气暴躁-在另一列中填写缺失值

1 个答案: