问题标签 [ffill]

我想以按列分组的频率data使用前向填充对列进行重新采样：ffill1mindfid

df：

预期输出：

类似这篇文章的东西，但我试过了：

并且data列仅返回NaN值：

编辑：

1. 第二行df timestamp从2017-01-02 12:04:43.240变为2017-01-02 16:04:43.240，即属于同一行的行id应该被排序。
2. 我误认为预期输出中的第二个是最小的，但@jezrael 的答案是正确的。

我想根据每个 Id 的最后一个值填充缺失值

例如，我想要这个数据场

成为

数据：

我有一个数据集，我想在 python 中填充列和行，如下所示：

数据集：

预期结果：

我已经使用 fillna() 填充了 P 列，但不能对 Q 列执行相同的操作，因为需要为密钥对填充值。

有人可以帮忙吗？

我想用该组中的“id”填充一个特定列，即“id”列，并在应用分组重新索引后用 0 向前填充其他列。

我当前使用 0 填充所有缺失值的版本如下所示：

但我无法在该组中用 id 填充“id”

要使用地理绘图动画帧，我希望我的所有组都在同一日期结束。这将避免最后一帧使某些国家变灰。目前，根据日期的最新数据点是'Timestamp('2021-05-13 00:00:00')'。

因此，在下一步中，我想根据所有国家/地区添加新行，以便它们在 df 中的最新日期之前拥有行。可以使用 ffill 填充列“people_vaccinated_per_hundred”和“people_fully_vaccinated_per_hundred”。

数据：

所以理想情况下，如果挪威比最新数据点“2021-05-13”少 1 天，那么它应该添加一个新行，如下所示。这应该对 df 中的所有其他国家/地区进行。

例子

我有以下数据

我希望它看起来像下面这样：

所以它使用下面的日期来填写缺失的数据。我尝试了以下代码：

但是，这会导致获取上述数据并获得以下结果：

这与我需要的输出不匹配。

我有一个表示对象状态的数组，其中 0 - 对象关闭，1 - 对象打开。

我只需要转发其中的 0 值，如下所示。

在这里浏览了类似的问题后，我只是比较了ffill-ed 和bfill-ed 的值并用掩码赋值：

但是，如果任何 0 值后面不跟 1，这将无济于事。考虑到这种情况，还有什么更优雅的解决方案？

假设我有一个如下数据框：

我想前向填充列Total Marks，Previous Marks以便对于特定Roll No的空值被它们之前出现的值替换。

例如，在Total Marks列中，Roll No 1001 的值是5952005 年、NaN2006 年、5972007 年和NaN2008 年的值。我希望将 2006 年 1001 的空值替换为其先前填充的分数（即 2005 年的分数），将 2007 年的空值替换为 2008 年的分数。如果没有找到之前的值，则将其设为NaN。列应用相同的逻辑Previous Marks。

以上述格式前向填充后，我的最终数据帧应如下所示：

我在 StackOverflow、GeeksForGeeks 和 pandas 文档中也为 pandasffil()函数提到了几个解决方案，但没有太大帮助。有什么想法可以实现吗？

对于 Pandas 0.24 或更高版本，我看到以下令人讨厌的非向后兼容行为groupby.ffill. 基本上，如果您将其应用于具有 MultiIndex 索引和 MultiIndex 列的 DataFrame，将会有

1. 对应于groupby参数创建的新列（GROUP下面示例中的列），以及
2. 列展平为元组。（(NAME, Jane)在下面的例子中）

具有所需输出的 ​​Pandas 0.21 或更低版本都不会出现问题：

为了帮助重现该案例，您可以使用以下代码创建原始代码df：

我试图设置as_index=False在groupby(). 它不会改变输出。

所以问题是如何使用 Pandas 0.24 或更高版本获得所需的输出？

我想根据已提交列的值替换缺失值。

在下面找到我所拥有的：

这是我想要的：

我尝试使用命令 df.fillna(axis=0, method='ffill') 但这将所有值 NaN 替换为之前的值，但这不是我想要的，因为如果“提交”列，某些值应保留为 NaN值为 1。

只有当相应的“提交”值为“NaN”时，我才想更改前一行的值。

谢谢