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我尝试使用其 before
和 after
值的 means
填充 NaN
单元格。
type date v1 v2
0 a 2018-09 21511.11 17696.8
1 a 2018-10 NaN NaN
2 a 2018-11 NaN NaN
3 a 2018-12 30319.98 24553.6
4 a 2019-01 NaN NaN
5 a 2019-02 NaN NaN
6 a 2019-03 7409.61 6110.0
7 a 2019-04 NaN NaN
8 a 2019-05 NaN NaN
9 a 2019-06 15212.51 12590.5
10 a 2019-07 NaN NaN
11 a 2019-08 NaN NaN
12 a 2019-09 23129.96 19160.9
13 a 2019-10 NaN NaN
14 a 2019-11 NaN NaN
15 b 2018-09 21511.11 17696.8
16 b 2018-10 NaN NaN
17 b 2018-11 NaN NaN
18 b 2018-12 30319.98 24553.6
19 b 2019-01 NaN NaN
20 b 2019-02 NaN NaN
21 b 2019-03 7409.61 6110.0
22 b 2019-04 NaN NaN
23 b 2019-05 NaN NaN
24 b 2019-06 15212.51 12590.5
25 b 2019-07 NaN NaN
26 b 2019-08 NaN NaN
27 b 2019-09 23129.96 19160.9
28 b 2019-10 NaN NaN
29 b 2019-11 NaN NaN
我尝试使用下面的代码并引用 here :
df[['v1', 'v2']] = (df[['v1', 'v2']].ffill()+df[['v1', 'v2']].bfill())/2
df[['v1', 'v2']] = df[['v1', 'v2']].bfill().ffill()
我得到:
type date v1 v2
0 a 2018-09 21511.110 17696.80
1 a 2018-10 25915.545 21125.20
2 a 2018-11 25915.545 21125.20
3 a 2018-12 30319.980 24553.60
4 a 2019-01 18864.795 15331.80
5 a 2019-02 18864.795 15331.80
6 a 2019-03 7409.610 6110.00
7 a 2019-04 11311.060 9350.25
8 a 2019-05 11311.060 9350.25
9 a 2019-06 15212.510 12590.50
10 a 2019-07 19171.235 15875.70
11 a 2019-08 19171.235 15875.70
12 a 2019-09 23129.960 19160.90
13 a 2019-10 22320.535 18428.85
14 a 2019-11 22320.535 18428.85
15 b 2018-09 21511.110 17696.80
16 b 2018-10 25915.545 21125.20
17 b 2018-11 25915.545 21125.20
18 b 2018-12 30319.980 24553.60
19 b 2019-01 18864.795 15331.80
20 b 2019-02 18864.795 15331.80
21 b 2019-03 7409.610 6110.00
22 b 2019-04 11311.060 9350.25
23 b 2019-05 11311.060 9350.25
24 b 2019-06 15212.510 12590.50
25 b 2019-07 19171.235 15875.70
26 b 2019-08 19171.235 15875.70
27 b 2019-09 23129.960 19160.90
28 b 2019-10 23129.960 19160.90
29 b 2019-11 23129.960 19160.90
但我不知道如何按 type
进行分组并应用上面的代码。有人可以帮忙吗?谢谢。
最佳答案
添加groupby
以及要处理的列列表,对于每个组的第一个和最后一个缺失值,使用apply
以避免从一个组值替换到另一个组值(如果存在某些值)组中仅包含 NaN
值:
g = df.groupby('type')['v1', 'v2']
df[['v1', 'v2']] = (g.ffill()+g.bfill())/2
df[['v1', 'v2']] = g.apply(lambda x: x.bfill().ffill())
仅适用于数字列的解决方案:
cols = df.select_dtypes(np.number).columns
g = df.groupby('type')[cols]
df[cols] = (g.ffill()+g.bfill())/2
df[cols] = g.apply(lambda x: x.bfill().ffill())
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