python - 使用其他已知列值的 Pandas Dataframe fillna()

Question

给定以下示例 df:

   Other1  Other2     Name Value
0       0       1  Johnson     C
1       0       0  Johnson   NaN
2       1       1    Smith     R
3       1       1    Smith   NaN
4       0       1  Jackson     X
5       1       1  Jackson   NaN
6       1       1  Jackson   NaN

我希望能够使用与该行中给定名称关联的 df['Value'] 值填充 NaN 值。我想要的结果如下，我知道可以这样实现:

df['Value'] = df['Value'].fillna(method='ffill')

   Other1  Other2     Name Value
0       0       1  Johnson     C
1       0       0  Johnson     C
2       1       1    Smith     R
3       1       1    Smith     R
4       0       1  Jackson     X
5       1       1  Jackson     X
6       1       1  Jackson     X

但是，如果名称后跟的顺序不一致，则此解决方案将无法达到预期的效果。我也无法按 df['Name'] 排序，因为顺序很重要。是否有一种有效的方法可以通过关联的名称值简单地填充给定的 NaN 值并将其分配给该值？

同样重要的是要注意，给定的名称将始终只有一个与之关联的值。提前谢谢你。

Answer 1

您应该使用groupby 和transform:

df['Value'] = df.groupby('Name')['Value'].transform('first')
df

   Other1  Other2     Name Value
0       0       1  Johnson     C
1       0       0  Johnson     C
2       1       1    Smith     R
3       1       1    Smith     R
4       0       1  Jackson     X
5       1       1  Jackson     X
6       1       1  Jackson     X

Peter 的回答是不正确的，因为第一个有效值可能并不总是组中的第一个，在这种情况下，ffill 将用前一组的值污染下一组。

ALollz 的回答很好，但是 dropna 会产生一定程度的开销。