Question

我有一个带有用户ID和设备型号值的数据框

每个用户的用户ID是唯一的，但是多次登录有重复项，并且没有缺失值设备型号缺失值

我需要为具有相同用户ID的用户解决相同的设备型号。像这样：

    Device Model        User ID

0   iPhone 11   1590761773215-7300441
1   iPhone XR   1590761549649-1399336
2   NAN         1590761549649-1399336
3   iPhone 7    1589030810407-6386535
4   NAN         1590761773215-7300441


    Device Model        User ID

0   iPhone 11   1590761773215-7300441
1   iPhone XR   1590761549649-1399336
2   iPhone XR   1590761549649-1399336
3   iPhone 7    1589030810407-6386535
4   iPhone 11   1590761773215-7300441

有人知道如何解决这个问题吗？我尝试使用join（如下），但是t work and I don不知道有其他解决方案

join_df_device = pd.merge(device_model_df,device_type_nonull,on ='Device Model',how ='left')

join_df_device

Answer 1

据我了解

使用df.groupby将所有相似的User ID分组并使用df.fillna

df['Device_Model'] = df.groupby('User_ID')['Device_Model'].ffill().bfill()

    Device_Model        User_ID
0   iPhone 11   1590761773215-7300441
1   iPhone XR   1590761549649-1399336
2   iPhone XR   1590761549649-1399336
3   iPhone 7    1589030810407-6386535
4   iPhone 11   1590761773215-7300441

Answer 2

尽管在这种情况下，Ch3steR's answer更容易，但这是一种尝试合并的解决方案：

df[['User ID']].merge(df.dropna().drop_duplicates(), on='User ID')

结果：

                 User ID Device Model
0  1590761773215-7300441    iPhone 11
1  1590761773215-7300441    iPhone 11
2  1590761549649-1399336    iPhone XR
3  1590761549649-1399336    iPhone XR
4  1589030810407-6386535     iPhone 7

填充另一列中基于缺失值的唯一ID

2 个答案: