如果行具有相同的“A 列”值，则用最后一个已知值填充空的“B 列”单元格答案

【问题标题】：Filling empty "B column" cells with last known value if rows have same "A column" value如果行具有相同的“A 列”值，则用最后一个已知值填充空的“B 列”单元格
【发布时间】：2020-02-13 14:30:05
【问题描述】：

我对 Python 和数据科学真的很陌生。

我有一个大数据集（有 100K+ 行），在这个数据集中我有两列 A 和 B。 A 是日期时间列，B 是字符串。

B 列有一些 NaN 值，我想用最新的已知 B 列值填充这些 NaN 值，条件是我的空 B 列行和已填充的 B 列行在同一天、同一个月和同一年（列A)。

让我解释一下我的自我：

假设这是我的输入：

df=pd.DataFrame({'A': ["2019-03-13 08:12:23", "2019-03-13 07:10:18", "2019-03-20 08:12:23", "2019-03-13 08:12:23", "2019-03-15 10:35:53", "2019-03-20 11:12:23"], 'B': ["B1", "B0", "B13", np.nan, "B10", "B12"]})
                     A    B
0  2019-03-13 08:12:23   B1
1  2019-03-13 07:10:18   B0
2  2019-03-20 08:12:23  B13
3  2019-03-13 08:12:23  NaN
4  2019-03-15 10:35:53  B10
5  2019-03-20 11:12:23  B12

我想用 B1 填充 NaN 值（B 值发生在同一天，并且在考虑到这个“最大时间”不早于实际 A 列值的条件下具有最长的时间）。

所以我的输出应该是这样的：

                     A    B
0  2019-03-13 08:12:23   B1
1  2019-03-13 07:10:18   B0
2  2019-03-20 08:12:23  B13
3  2019-03-13 08:12:23   B1
4  2019-03-15 10:35:53  B10
5  2019-03-20 11:12:23  B12

我试图实现这一目标但没有成功，我能做的最好的就是使用这个将 NaN 值设为 B13：

df['B']=df['B'].replace({'B': {0: np.nan}}).ffill()

你们能告诉我实现这一目标的最有效和最经济的方法是什么吗？

【问题讨论】：

必须是同一天，还是同一天、同一个月、同一年？
@rafaelc 同日、同月、同年
@Arès，您能否在 rafaelc 的回答中查看 cmets 并澄清您所说的“最大时间”是什么意思？是指NaN 被记录之前的最新已知时间吗？

标签： python pandas dataset data-science

【解决方案1】：

试试groupby().idxmax():

max_val = df.loc[df['A'].groupby(df['A'].dt.date).transform('idxmax'),'B'].values

df['B'] = np.where(df['B'].isna(), max_val, df['B'])

输出：

                    A    B
0 2019-03-13 08:12:23   B1
1 2019-03-13 07:10:18   B0
2 2019-03-20 08:12:23  B13
3 2019-03-13 08:12:23   B1
4 2019-03-15 10:35:53  B10
5 2019-03-20 11:12:23  B12

【讨论】：

【解决方案2】：

使用groupby+ffill

as_date = pd.to_datetime(df.A)
s = np.argsort(as_date)

df['B'] = df.B.loc[s].groupby(as_date.loc[s].dt.date).ffill().loc[df.index]

                     A    B
0  2019-03-13 08:12:23   B1
1  2019-03-13 07:10:18   B0
2  2019-03-20 08:12:23  B13
3  2019-03-13 08:12:23   B1
4  2019-03-15 10:35:53  B10
5  2019-03-20 11:12:23  B12

【讨论】：

这个要求肯定是模棱两可的。我们不知道是否可以提前填充值（OP 应该澄清这一点）。例如，如果这是一个包含股票价格的数据框，您不能将股票价格从 10 AM 回填到 6 AM，因为当时还不知道
感谢大家的参与；}
很抱歉碰到这个问题，但是有没有办法让它不仅匹配具有相同年份、月份和日期的行，而且还匹配小时（仅小时）？我尝试使用 dt.time，但显然它也考虑了分钟和秒
@Arès 使用 df.B.loc[s].groupby([as_date.loc[s].dt.date, as_date.loc[s].dt.hour]).ffill().loc[df.index] 或其中的一些内容
谢谢，你这个摇滚老兄！

【解决方案3】：

您的任务可以使用以下单线来执行：

df.B = df.sort_values('A').groupby(pd.to_datetime(df.A).dt.date).B.ffill()

【讨论】：

我更正了我最初的解决方案，现在结果还可以。