根据先前的行数据填充 pandas 中的列，直到更改

Question

我有一个数据框：

df = pd.DataFrame({'player':['John Adams', 'Mark Capone', 'Cecil Milton', 'Hector James', 'Hector James', 'Luke Valentine', 'Luke Valentine'] , 'action':['Starts at PG', 'Dribbles', 'Passes', 'receives pass', 'Travels', 'Subs in at PG', 'Passes']})

第一列是播放器。第二列是玩家采取的行动。

我想创建第三列来跟踪谁在 PG。我添加列：

df['PG'] = " "

然后我编写以下内容以使用播放器的名称填充 PG 列：

df.loc[(df.action == '从 PG 开始'), 'PG'] = df['player']

df.loc[(df.action == 'Subs in at PG'), 'PG'] = df['player']

我无法弄清楚的问题是如何向前填充 PG 列，直到它在第 5 行被更改，然后用新值从 5 填充到末尾。我以前在数字列上使用过 ffill ，但这是不同的，因为它是我正在使用的字符串。任何帮助是极大的赞赏。

为了清楚起见，我试图在第 0 到第 4 行的 PG 列中获取“John Adams”，在第 5 和第 6 行获取“Luke Valentine”。

Answer 1

试试ffill，意思是forward fill所有nan值：

 df['PG'] = df.player.where(df.action.str.contains('PG')).ffill()

输出：

           player         action              PG
0      John Adams   Starts at PG      John Adams
1     Mark Capone       Dribbles      John Adams
2    Cecil Milton         Passes      John Adams
3    Hector James  receives pass      John Adams
4    Hector James        Travels      John Adams
5  Luke Valentine  Subs in at PG  Luke Valentine
6  Luke Valentine         Passes  Luke Valentine