Question

df=pd.DataFrame({"Date":[date(2019,10,1),date(2019,10,2),date(2019,10,1),date(2019,10,2),date(2019,10,1),date(2019,10,2),date(2019,10,1),date(2019,10,2)],
                "CatID":[1,1,1,None,2,2,2,2],
                 "ShopID":[1,1,1,1,2,2,2,2]
                })

df.CatID=df['CatID'].bfill()
df

对于CatID中的None值，我希望根据ShopID重新填充它。 None的值由2填充，这不是我想要的值（由于CatID的值来自ShopID=2），它应保留为None，我该怎么办？

Answer 1

我不确定您到底要实现什么：

import pandas as pd
from datetime import date


df=pd.DataFrame({"Date":[date(2019,10,1),date(2019,10,2),date(2019,10,1),date(2019,10,2),date(2019,10,1),date(2019,10,2),date(2019,10,1),date(2019,10,2)],
                "CatID":[1,1,1,None,2,2,2,2],
                 "ShopID":[1,1,1,1,2,2,2,2]
                })

df['CatID_copy'] = df['CatID']
df['CatID'] = df['CatID'].bfill()
df.loc[df['CatID_copy'].isna(), 'CatID'] = df['CatID_copy'] 
df.drop(columns='CatID_copy', inplace=True)

输出：

   Date         CatID  ShopID
0  2019-10-01    1.0       1
1  2019-10-02    1.0       1
2  2019-10-01    1.0       1
3  2019-10-02    NaN       1
4  2019-10-01    2.0       2
5  2019-10-02    2.0       2
6  2019-10-01    2.0       2
7  2019-10-02    2.0       2

如果有所不同，请附加预期的输出。

根据另一栏回填

1 个答案: