我有一个如下所示的数据框：
id cyear month datadate fyear
1 1988 3 nan nan
1 1988 4 nan nan
1 1988 5 1988-05-31 1988
1 1988 6 nan nan
1 1988 7 nan nan
1 1988 8 nan nan
1 1988 9 nan nan
1 1988 12 nan nan
1 1989 1 nan nan
1 1989 2 nan nan
1 1989 3 nan nan
1 1989 4 nan nan
1 1989 5 1989-05-31 1989
1 1989 6 nan nan
1 1989 7 nan nan
1 1989 8 nan nan
1 1990 8 nan nan
4 2000 1 nan nan
4 2000 2 nan nan
4 2000 3 nan nan
4 2000 4 nan nan
4 2000 5 nan nan
4 2000 6 nan nan
4 2000 7 nan nan
4 2000 8 nan nan
4 2000 9 nan nan
4 2000 10 nan nan
4 2000 11 nan nan
4 2000 12 2000-12-31 2000
5 2000 11 nan nan
更具体地说，我有一个数据框，其中包含每个日历年 (cyear) 的公司 (id) 的月 (month) 数据。如果相应的行（即月份）代表公司财政年度的结束，则 datadate 列将相应的月份结束表示为日期变量，而 fyear 列将表示刚刚结束的相应财政年度。
我现在希望 fyear 值不仅在相应公司财政年度的最后一个月，而且在相应财政年度内的每个月都表示相应的财政年度：
id cyear month datadate fyear
1 1988 3 nan 1988
1 1988 4 nan 1988
1 1988 5 1988-05-31 1988
1 1988 6 nan 1989
1 1988 7 nan 1989
1 1988 8 nan 1989
1 1988 9 nan 1989
1 1988 12 nan 1989
1 1989 1 nan 1989
1 1989 2 nan 1989
1 1989 3 nan 1989
1 1989 4 nan 1989
1 1989 5 1989-05-31 1989
1 1989 6 nan 1990
1 1989 7 nan 1990
1 1989 8 nan 1990
1 1990 8 nan 1991
4 2000 1 nan 2000
4 2000 2 nan 2000
4 2000 3 nan 2000
4 2000 4 nan 2000
4 2000 5 nan 2000
4 2000 6 nan 2000
4 2000 7 nan 2000
4 2000 8 nan 2000
4 2000 9 nan 2000
4 2000 10 nan 2000
4 2000 11 nan 2000
4 2000 12 2000-12-31 2000
5 2000 11 nan nan
请注意，月份可能会丢失，这在 id 1 的情况下很明显，并且财政年度可能会在 fyear=cyear 或 fyear=cyear+1 中的不同月份结束（我只包含了前一个示例，可以构建后者例如通过将 1 添加到例如 id 1 的当前财政年度值）。此外，给定公司的最后一行可能不一定是其财政年度结束月份，如 id 1 所示。最后，可能存在没有可用财政年度信息的公司。
感谢您对此的任何帮助。
答案 0 :(得分：2)
你想要这个吗？
def backword_fill(x):
x = x.bfill()
x = x.ffill() + x.isna().astype(int)
return x
df.fyear = df.groupby('id')['fyear'].transform(backword_fill)
输出
id cyear month datadate fyear
0 1 1988 3 <NA> 1988
1 1 1988 4 <NA> 1988
2 1 1988 5 1988-05-31 1988
3 1 1988 6 <NA> 1989
4 1 1988 7 <NA> 1989
5 1 1988 8 <NA> 1989
6 1 1988 9 <NA> 1989
7 1 1988 12 <NA> 1989
8 1 1989 1 <NA> 1989
9 1 1989 2 <NA> 1989
10 1 1989 3 <NA> 1989
11 1 1989 4 <NA> 1989
12 1 1989 5 1989-05-31 1989
13 1 1989 6 <NA> 1990
14 4 2000 1 <NA> 2000
15 4 2000 2 <NA> 2000
16 4 2000 3 <NA> 2000
17 4 2000 4 <NA> 2000
18 4 2000 5 <NA> 2000
19 4 2000 6 <NA> 2000
20 4 2000 7 <NA> 2000
21 4 2000 8 <NA> 2000
22 4 2000 9 <NA> 2000
23 4 2000 10 <NA> 2000
24 4 2000 11 <NA> 2000
25 4 2000 12 2000-12-31 2000