Fillna 一次使用多种方法 - pandas答案

【问题标题】：Fillna using multiple approaches at a time - pandasFillna 一次使用多种方法 - pandas
【发布时间】：2021-07-06 17:41:21
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框

df = pd.DataFrame({'person_id': [101,101,101,101,202,202,202],
                        'start_date':['5/7/2013 09:27:00 AM','09/08/2013 11:21:00 AM','06/06/2014 08:00:00 AM','06/06/2014 05:00:00 AM','12/11/2011 10:00:00 AM','13/10/2012 12:00:00 AM','13/12/2012 11:45:00 AM'],
                        'end_date':['5/12/2013 09:27:00 AM',np.nan,'06/11/2014 08:00:00 AM',np.nan,'12/16/2011 10:00:00','10/18/2012 00:00:00',np.nan],
                        'type':['O','I','O','O','I','O','I']})
df.start_date = pd.to_datetime(df.start_date)
df['end_date'] = pd.to_datetime(df.end_date)

我想根据以下两种方法在end_date 列下fillna()

a) 如果在该人的除最后一行之外的任何行中找到NA，则通过复制下一行的值来fillna

b) 如果在 该人的最后一行 fillna 中找到NA，则在他的start_date 上添加 10 天（因为该人没有下一行可供复制. 所以，我们给出 10 天的随机值）

规则a 和b 仅适用于type=I 的人。

对于具有type=O 的人，只需复制start_date 中的值即可。

这是我尝试过的。你可以看到我写了两次相同的代码行。

  df['end_date'] = np.where(df['type'].str.contains('I'),pd.DatetimeIndex(df['end_date'].bfill()),pd.DatetimeIndex(df.start_date.dt.date))
  df['end_date'] = np.where(df['type'].str.contains('I'),pd.DatetimeIndex(df['start_date'] + pd.DateOffset(10)),pd.DatetimeIndex(df.start_date.dt.date))

任何优雅而有效的方式来编写这个，因为我必须将它应用到一个有 1500 万行的大数据上？

我希望我的输出如下所示

【问题讨论】：

您的预期输出似乎不正确。请再次检查并相应地更新预期输出。谢谢。
如果在除该人的最后一行之外的任何行中找到 NA，则通过复制下一行的值来填充您是指来自 @987654337@ 的下一行还是start_date 专栏？
该特定人员的start_date 列的下一行。不是来自其他 person_ids。
更新了预期的输出
@ShubhamSharma - 顺便说一句，几周前你帮我解决了一个问题。但是忘记写答案了。如果您也可以为旧问题写一个答案（我相信它会在我们的聊天窗口中，我无法访问），我可以投票并接受它。

标签： python pandas dataframe datetime pandas-groupby

【解决方案1】：

解决方案

s1 = df.groupby('person_id')['start_date'].shift(-1)
s1 = s1.fillna(df['start_date'] + pd.DateOffset(days=10))
s1 = df['end_date'].fillna(s1)

s2 = df['end_date'].fillna(df['start_date'])
df['end_date'] = np.where(df['type'].eq('I'), s1, s2)

说明

Group person_id 和 shift 列上的数据框 start_date 向上一个单位。

>>> df.groupby('person_id')['start_date'].shift(-1)

0   2013-09-08 11:21:00
1   2014-06-06 08:00:00
2   2014-06-06 05:00:00
3                   NaT
4   2012-10-13 00:00:00
5   2012-12-13 11:45:00
6                   NaT
Name: start_date, dtype: datetime64[ns]

添加10 days 的偏移量后，用start_date 列中的值填充移位列中的NaN 值

>>> s1.fillna(df['start_date'] + pd.DateOffset(days=10))

0   2013-09-08 11:21:00
1   2014-06-06 08:00:00
2   2014-06-06 05:00:00
3   2014-06-16 05:00:00
4   2012-10-13 00:00:00
5   2012-12-13 11:45:00
6   2012-12-23 11:45:00
Name: start_date, dtype: datetime64[ns]

现在用上述系列s1 填充end_date 列中的NaN 值

>>>  df['end_date'].fillna(s1)

0   2013-05-12 09:27:00
1   2014-06-06 08:00:00
2   2014-06-11 08:00:00
3   2014-06-16 05:00:00
4   2011-12-16 10:00:00
5   2012-10-18 00:00:00
6   2012-12-23 11:45:00
Name: end_date, dtype: datetime64[ns]

类似地用start_date 列中的值填充end_date 列中的NaN 值以创建系列s2

>>> df['end_date'].fillna(df['start_date'])

0   2013-05-12 09:27:00
1   2013-09-08 11:21:00
2   2014-06-11 08:00:00
3   2014-06-06 05:00:00
4   2011-12-16 10:00:00
5   2012-10-18 00:00:00
6   2012-12-13 11:45:00
Name: end_date, dtype: datetime64[ns]

然后根据类型为I或O的条件，使用np.where从s1/s2中选择值

>>> df

   person_id          start_date            end_date type
0        101 2013-05-07 09:27:00 2013-05-12 09:27:00    O
1        101 2013-09-08 11:21:00 2014-06-06 08:00:00    I
2        101 2014-06-06 08:00:00 2014-06-11 08:00:00    O
3        101 2014-06-06 05:00:00 2014-06-06 05:00:00    O
4        202 2011-12-11 10:00:00 2011-12-16 10:00:00    I
5        202 2012-10-13 00:00:00 2012-10-18 00:00:00    O
6        202 2012-12-13 11:45:00 2012-12-23 11:45:00    I

【讨论】：