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我有一些来自实验的数据，在每个试验中都有一些单个值，用 's 包围NA，我想填写整个试验：

df = pd.DataFrame({'trial': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3], 
    'cs_name': [np.nan, 'A1', np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 'B2', 
                np.nan, 'A1', np.nan, np.nan, np.nan]})
Out[177]: 
   cs_name  trial
0      NaN      1
1       A1      1
2      NaN      1
3      NaN      1
4      NaN      2
5      NaN      2
6       B2      2
7      NaN      2
8       A1      3
9      NaN      3
10     NaN      3
11     NaN      3

我可以同时使用bfill()和在整个试验中填充这些值ffill()，但我想知道是否有更好的方法来实现这一点。

df['cs_name'] = df.groupby('trial')['cs_name'].ffill()
df['cs_name'] = df.groupby('trial')['cs_name'].bfill()

预期输出：

   cs_name  trial
0       A1      1
1       A1      1
2       A1      1
3       A1      1
4       B2      2
5       B2      2
6       B2      2
7       B2      2
8       A1      3
9       A1      3
10      A1      3
11      A1      3
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2 回答 2

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另一种方法是使用first_valid_index和 a transform：

In [11]: g = df.groupby('trial')

In [12]: g['cs_name'].transform(lambda s: s.loc[s.first_valid_index()])
Out[12]: 
0     A1
1     A1
2     A1
3     A1
4     B2
5     B2
6     B2
7     B2
8     A1
9     A1
10    A1
11    A1
Name: cs_name, dtype: object

这应该比使用 ffill 后跟 bfill 更有效......

并使用它来更改cs_name列：

df['cs_name'] = g['cs_name'].transform(lambda s: s.loc[s.first_valid_index()])

注意：我认为有一个方法来获取 pandas 中的第一个非空对象会是一个很好的增强，在 numpy 中它是一个开放的请求，我认为目前没有方法（我可能错了！）。 ..

于 2013-08-16T11:50:15.027 回答
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如果您想避免某些组仅包含 NaN 时出现的错误，您可以执行以下操作（请注意，我更改了 df，因此具有 trial=1 的组只有 Nan）：

df = pd.DataFrame({'trial': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3,1,1], 
'cs_name': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 'B2', np.nan, 
'A3', np.nan, np.nan, np.nan, np.nan,np.nan]})

g = data.groupby('trial')

g['cs_name'].transform(lambda s: 'No values to aggregate' if 
    pd.isnull(s).all() == True else s.loc[s.first_valid_index()])

df['cs_name'] = g['cs_name'].transform(lambda s: 'No values to aggregate' if 
    pd.isnull(s).all() == True else s.loc[s.first_valid_index()])`

这样，当程序找到特定组的所有 NaN 而不是错误时，您可以输入“没有要聚合的值”（或任何您想要的）。

希望这可以帮助 ：）

费德里科

于 2017-11-21T16:10:39.660 回答