Python循环遍历数据框以查找与以前版本相关的值[重复]

Question

我需要帮助编写一个循环来填充我丢失的数据。

假设我有一个这样的熊猫数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([['A', '0', 'Apple', 2],
                   ['A', '1', '', 3],
                   ['B', '2', 'Grape', 2],
                   ['B', '3', 'Banana', 1],
                   ['B', '4', np.nan, np.nan],
                   ['B', '5', np.nan, np.nan]
                   ], columns = ['Index1', 'Index2', 'Value1', 'Value2'])

如果“ValueX”字段为空白或显示 nan，我想用与上一个条目关联的值填充该值，其中上一个条目被标识为 Index1 是相同的，Index2 是一个（或更多）小于当前。

例如，对于 Index1 = 'A' 和 Index2 = '1'，我想填写 'Apple'，因为这是与 A0 关联的值。
同样，我想用香蕉 1 填充 B4 和用香蕉 1 填充 B5。

    Index1  Index2  Value1  Value2
0   A       0       Apple   2.0
1   A       1               3.0
2   B       2       Grape   2.0
3   B       3       Banana  1.0
4   B       4       NaN     NaN
5   B       5       NaN     NaN

将是：

        Index1  Index2  Value1  Value2
    0   A       0       Apple   2.0
    1   A       1       Apple   3.0
    2   B       2       Grape   2.0
    3   B       3       Banana  1.0
    4   B       4       Banana  1.0
    5   B       5       Banana  1.0

实际的数据集实际上有大约 20 个“值”字段，我可能想替换它们。

提前感谢您的帮助。

Answer 1

IIUC，你想要的是：

df.replace('',np.nan).groupby('Index1').ffill()

输出：

  Index1 Index2  Value1  Value2
0      A      0   Apple     2.0
1      A      1   Apple     3.0
2      B      2   Grape     2.0
3      B      3  Banana     1.0
4      B      4  Banana     1.0
5      B      5  Banana     1.0