用组的现有值替换NaN

Question

    Name     Value
0   AA        33
1   AA        24
2   BB        23
3   BB        NaN
4   CC        NaN
5   CC        23
6   CC        45

如何通过查看列NaN用现有值替换这些Name？对于CC，我想获得最大值（但是如果太复杂了，那么使用23或45都可以）。预期输出：

    Name     Value
0   AA        33
1   AA        24
2   BB        23
3   BB        23
4   CC        45
5   CC        23
6   CC        45

谢谢！

Answer 1

您可以分组并使用max和fillna进行转换：

df['Value'] = df['Value'].fillna(df.groupby("Name")['Value'].transform('max'))
print(df)

---

  Name  Value
0   AA   33.0
1   AA   24.0
2   BB   23.0
3   BB   23.0
4   CC   45.0
5   CC   23.0
6   CC   45.0

Answer 2

您还可以将lambda与transform一起使用

df["Value"] = df.groupby('Name').transform(lambda x:x.fillna(x.max()))
df
  Name  Value
0   AA   33.0
1   AA   24.0
2   BB   23.0
3   BB   23.0
4   CC   45.0
5   CC   23.0
6   CC   45.0