在 pandas 中应用 fillna/ffill/bfill 后保留组列/索引答案

【问题标题】：Preserve group columns/index after applying fillna/ffill/bfill in pandas在 pandas 中应用 fillna/ffill/bfill 后保留组列/索引
【发布时间】：2021-12-11 01:34:08
【问题描述】：

我有如下数据，新的pandas版本不保留fillna/ffill/bfill操作后的分组列。有没有办法获得分组数据？

data = """one;two;three
1;1;10
1;1;nan
1;1;nan
1;2;nan
1;2;20
1;2;nan
1;3;nan
1;3;nan"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), sep=";")
print(df)
   one  two  three
0    1    1   10.0
1    1    1    NaN
2    1    1    NaN
3    1    2    NaN
4    1    2   20.0
5    1    2    NaN
6    1    3    NaN
7    1    3    NaN

print(df.groupby(['one','two']).ffill())
   three
0   10.0
1   10.0
2   10.0
3    NaN
4   20.0
5   20.0
6    NaN
7    NaN

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe group-by pandas-groupby

【解决方案1】：

使用最新的pandas，如果我们想保留groupby 列，我们需要在此处添加apply

out = df.groupby(['one','two']).apply(lambda x : x.ffill())
Out[219]: 
   one  two  three
0    1    1   10.0
1    1    1   10.0
2    1    1   10.0
3    1    2    NaN
4    1    2   20.0
5    1    2   20.0
6    1    3    NaN
7    1    3    NaN

【讨论】：

【解决方案2】：

这是你所期望的吗？

df['three']= df.groupby(['one','two'])['three'].ffill()
print(df)

# Output:
   one  two  three
0    1    1   10.0
1    1    1   10.0
2    1    1   10.0
3    1    2    NaN
4    1    2   20.0
5    1    2   20.0
6    1    3    NaN
7    1    3    NaN

【讨论】：

【解决方案3】：

是的，请设置索引，然后尝试对其进行分组，以便保留列，如下所示：

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), sep=";")
df.set_index(['one','two'], inplace=True)
df.groupby(['one','two']).ffill()

【讨论】：