python - python - 如何用pandas DataFrame中的第一个值替换NaN？

Question

我有一个如下所示的数据框，其中我有某些名称 (A和C) 的值 the first month of the year 。

df
     date      name   value
0   201601       A     3
1   201607       A    NaN
2   201612       A    NaN
3   201601       B    NaN
4   201607       B    NaN
5   201612       B    NaN
6   201601       C     7
7   201607       C    NaN
8   201612       C    NaN

对于这些名称，我想将 NaN 替换为一年中第一个月的值。虽然对于名称我没有此信息，但我想保留该NaN值。最后，我想要一个如下所示的数据框。

df
     date      name   value
0   201601       A     3
1   201607       A     3
2   201612       A     3
3   201601       B    NaN
4   201607       B    NaN
5   201612       B    NaN
6   201601       C     7
7   201607       C     7
8   201612       C     7

Answer 1

您可以尝试这样的事情，它会根据您的组填充

df["value"] = df.groupby(["name"])["value"].fillna(method="ffill")