根据标识符用另一行的另一列的值填充空列

Question

我正在尝试根据标识符填充包含重复元素的数据框。 我的数据框如下：

   Code Value
0  SJHV   
1  SJIO    96B
2  SJHV    33C
3  CPO3    22A
4  CPO3    22A
5  SJHV    33C       #< -- Numbers stored as strings
6   TOY   
7   TOY             #< -- These aren't NaN, they are empty strings

仅当存在非空“值”行时，我想删除空的“值”行。为了清楚起见，我希望我的输出看起来像：

   Code Value
0  SJHV    33C
1  SJIO    96B
2  CPO3    22A      
3   TOY         

---

我的尝试如下：

df['Value'].replace('', np.nan, inplace=True)

df2 = df.dropna(subset=['Value']).drop_duplicates('Code')

正如预期的那样，此代码还删除了“TOY”代码。有什么建议吗？

Answer 1

如果你对它们进行排序，空字符串应该放在底部，然后你可以删除重复项。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Code':['SJHV','SJIO','SJHV','CPO3','CPO3','SJHV','TOY','TOY'],'Value':['','96B','33C','22A','22A','33C','','']})
df = (
    df.sort_values(by=['Value'], ascending=False)
      .drop_duplicates(subset=['Code'], keep='first')
      .sort_index()
)
    

输出

   Code Value
1  SJIO   96B
2  SJHV   33C
3  CPO3   22A
6   TOY