python - 使用第二列的百分比变化填充列中的空值，同时按第三列分组

Question

我有一个看起来像这样的数据框:

grp    val    run
a      5      10
b      10     1
a      NaN    8
a      NaN    4
b      NaN    5
b      NaN    4
a      10     6
a      NaN    6

我想填补 val中的空白通过应用与计算相同的百分比变化来列。但是我还需要使用 grp 进行分组柱子。我应该得到这样的结果:

grp    val    run
a      5      10
b      10     1
a      4      8
a      2      4
b      50     5
b      40     4
a      10     6
a      10     6

我只想替换为空的值。注意第 7 行中的 10“重置”正向填充。
无需分组，我可以简单地获得 run 中的百分比变化。并乘以前一行的 val单元格按当前行的百分比变化单元格 val不为空。
我在想我可以使用 grp 订购数据框，但是我仍然需要担心何时 grp 的边缘情况值发生变化。

Answer 1

让我们试试:

# identify the na blocks and group by `grp` and these blocks
na_blocks = df['val'].notna().groupby(df['grp']).cumsum()    
g = df.groupby(['grp', na_blocks])

# "pct change" on run
df['x'] = df['run'] / g['run'].shift(fill_value=1)

# cumprod() for cumulative change
# `ffill` and `transform('first')` behave the same 
# since we are grouping on non-nan following by consecutive nan's
df['val'] = g['val'].ffill() * g['x'].cumprod() / g['run'].transform('first')

输出( x 可以删除的额外列):

  grp   val  run     x
0   a   5.0   10  10.0
1   b  10.0    1   1.0
2   a   4.0    8   0.8
3   a   2.0    4   0.5
4   b  50.0    5   5.0
5   b  40.0    4   0.8
6   a  10.0    6   6.0
7   a  10.0    6   1.0