iloc有条件的groupby熊猫填充

Question

基于以下条件尝试在数据框中有条件地填充NaN：
1. A上的值（使用groupby完成）
2.在groupby（A）内，如果value是nan并且是第一个，则填充为零，然后填充（例如A = a）
3.在groupby（A）内，如果value是nan而不是first，则填充（例如A = b）
4.在groupby（A）内，如果value为nan但没有要跟随的数据点，则填充（例如A = c）

我闻到三元+ lambda，但想用Python的方式编写它。

基本上，起点是：

df
     A    B
0    a    NaN
1    a    NaN
2    a    3.0
3    a    4.0
4    b    4.0
5    b    NaN
6    b    6.0
7    b    6.0
8    c    7.0
9    c    NaN
10   c    NaN

并且df应该变为：

df
     A    B
0    a    0.0
1    a    0.0
2    a    3.0
3    a    4.0
4    b    4.0
5    b    6.0
6    b    6.0
7    b    6.0
8    c    7.0
9    c    7.0
10   c    7.0

Answer 1

我们可以执行GroupBy.ffill，然后确保每个组的中间结果均正确填写，之后我们可以对Series.fillna进行0，因为这是剩下的唯一值：

df['B'] = df.groupby('A')['B'].ffill().fillna(0)

    A    B
0   a  0.0
1   a  0.0
2   a  3.0
3   a  4.0
4   b  4.0
5   b  4.0
6   b  6.0
7   b  6.0
8   c  7.0
9   c  7.0
10  c  7.0