在 Pandas 数据框的 A 列中使用相同的负数在 B 列的行中存储相同的值答案

【问题标题】：Store same value at rows of column B with identical negative numbers in column A of a pandas dataframe在 Pandas 数据框的 A 列中使用相同的负数在 B 列的行中存储相同的值
【发布时间】：2021-08-03 10:45:59
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的 pandas 数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
d = {'value1': [1, 2, 3, -4, 5, -1, 7, -2, 4], 'value2': [100, 200, 200, 300, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df

value1  value2
1       100.0
2       200.0
3       200.0
-4      300.0
5       NaN
-1      NaN
7       NaN
-2      NaN
4       NaN

我想在value2 列中出现相同数字的行中将相同的值存储在value 1 列中，但随后为负值，如下所示：

value1  value2
1       100.0
2       200.0
3       200.0
-4      300.0
5       NaN
-1      100.0
7       NaN
-2      200.0
4       300.0

实现这一目标的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe numpy

【解决方案1】：

使用groupby()+abs()+ffill():

按“value1”列的绝对值分组，然后向前填充“value2”的值，最后将其分配回“value2”列：

df['value2']=df.groupby(df['value1'].abs())['value2'].ffill()

df的输出：

    value1  value2
0    1      100.0
1    2      200.0
2    3      200.0
3   -4      300.0
4    5      NaN
5   -1      100.0
6    7      NaN
7   -2      200.0
8    4      300.0

【讨论】：