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python - 如果行具有相同的“A 列”值，则用最后一个已知值填充空的“B 列”单元格

问题描述

我对 Python 和数据科学真的很陌生。

我有一个大数据集（有 100K+ 行），在这个数据集中我有两列A和B. A是日期时间列，B 是字符串。

B 列有一些 NaN 值，我想用最新的已知 B 列值填充这些 NaN 值，条件是我的空 B 列行和已经填充的 B 列行在同一天、同一个月和同一年（A 列）。

让我解释一下我的自我：

假设这是我的输入：

df=pd.DataFrame({'A': ["2019-03-13 08:12:23", "2019-03-13 07:10:18", "2019-03-20 08:12:23", "2019-03-13 08:12:23", "2019-03-15 10:35:53", "2019-03-20 11:12:23"], 'B': ["B1", "B0", "B13", np.nan, "B10", "B12"]})
                     A    B
0  2019-03-13 08:12:23   B1
1  2019-03-13 07:10:18   B0
2  2019-03-20 08:12:23  B13
3  2019-03-13 08:12:23  NaN
4  2019-03-15 10:35:53  B10
5  2019-03-20 11:12:23  B12

我想用 B1 填充 NaN 值（B 值发生在同一天，并且在这个“最大时间”不超过实际A列值的条件下具有最长的时间）。

所以我的输出应该是这样的：

                     A    B
0  2019-03-13 08:12:23   B1
1  2019-03-13 07:10:18   B0
2  2019-03-20 08:12:23  B13
3  2019-03-13 08:12:23   B1
4  2019-03-15 10:35:53  B10
5  2019-03-20 11:12:23  B12

我试图实现这一目标但没有成功，我能做的最好的就是使用这个将 NaN 值设为 B13：

df['B']=df['B'].replace({'B': {0: np.nan}}).ffill()

你们能告诉我实现这一目标的最快和最经济的方法是什么吗？

标签： pythonpandasdatasetdata-science

解决方案

使用groupby+ffill

as_date = pd.to_datetime(df.A)
s = np.argsort(as_date)

df['B'] = df.B.loc[s].groupby(as_date.loc[s].dt.date).ffill().loc[df.index]

                     A    B
0  2019-03-13 08:12:23   B1
1  2019-03-13 07:10:18   B0
2  2019-03-20 08:12:23  B13
3  2019-03-13 08:12:23   B1
4  2019-03-15 10:35:53  B10
5  2019-03-20 11:12:23  B12

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