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python - 根据其他列回填

问题描述

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 中的 None 值CatID，我希望根据ShopID. 该None值由 2 填充，这不是我想要的（因为值CatID来自ShopID=2），它应该保持为None，我该怎么办？

标签： pythonpython-3.xpandas

解决方案

我不确定您到底想达到什么目标：

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

如果有不同，请附上预期的输出。

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