填充熊猫中的特定行

Question

如果我有一个缺少值的数据框，有什么方法可以用特定的行参数反向填充 NaN 单元格？例如：

如果我有 X、Y、Z 列；有什么方法可以仅用 Y 列为 1 的行填充“Z”NaN 列？作为参考，我只想填充显示“已填充”的单元格

Data

我已经知道如何使用

cols = ['Z']

df.loc[:,cols] = df.loc[:,cols].bfill()

我只需要知道是否有办法只填充 Y 值为 1 的 Z 列

非常感谢您！

Answer 1

您可以在df.loc赋值语句中添加一个布尔掩码df['Y'] == 1，如下：

cols = ['Z']

df.loc[df['Y'] == 1, cols] = df.loc[:, cols].bfill()

结果：

print(df)

   X  Y    Z
0  1  1  2.0
1  1  2  2.0
2  1  3  NaN
3  2  1  4.0
4  3  1  3.0
5  3  1  3.0