Pandas Dataframe 用其他列的第一个值填充列答案

【问题标题】：Pandas Dataframe fill column with first value of other columnsPandas Dataframe 用其他列的第一个值填充列
【发布时间】：2019-09-16 05:27:48
【问题描述】：

我有一个这样的 df：

   Group  Col1  Col2  Col3
0      A   NaN   NaN   NaN
1      A    11   NaN   NaN
2      A    11    52     3
3      A    11    52     3
4      B   NaN   NaN   NaN
5      B   NaN   NaN    18
6      B   NaN     2    18
7      B    20     2    18
8      B    20     2    18
9      C   NaN   NaN   NaN
10     C   NaN   NaN   NaN
11     C   NaN   202   NaN
12     C   NaN   202   NaN
13     C   NaN   202     6
14     C   NaN   202     6

我想同时基于“组”列以及列 Col1、Col2 和 Col3 的第一个值构造“值”列。所需的 df 是这样的：

   Group  Col1  Col2  Col3  Value
0      A   NaN   NaN   NaN    NaN
1      A    11   NaN   NaN     11  # first value in Col1
2      A    11    52     3     11
3      A    11    52     3     11
4      B   NaN   NaN   NaN    NaN
5      B   NaN   NaN    18     18  # first value in Col3
6      B   NaN     2    18     18
7      B    20     2    18     18
8      B    20     2    18     18
9      C   NaN   NaN   NaN    NaN
10     C   NaN   NaN   NaN    NaN
11     C   NaN   202   NaN    202  # first value in Col2
12     C   NaN   202   NaN    202
13     C   NaN   202     6    202
14     C   NaN   202     6    202

任何帮助将不胜感激！非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas replace

【解决方案1】：

这是一种使用ffill 并在每个组中获取first 有效值的方法：

s = slice('Col1','Col3')
df['Value'] = (df.loc[:,s]
                .ffill(1)
                .groupby(df.Group)
                .transform('first').Col3
                .where(df.loc[:,s].any(1)))

print(df)

    Group  Col1   Col2  Col3  Value
0      A   NaN    NaN   NaN    NaN
1      A  11.0    NaN   NaN   11.0
2      A  11.0   52.0   3.0   11.0
3      A  11.0   52.0   3.0   11.0
4      B   NaN    NaN   NaN    NaN
5      B   NaN    NaN  18.0   18.0
6      B   NaN    2.0  18.0   18.0
7      B  20.0    2.0  18.0   18.0
8      B  20.0    2.0  18.0   18.0
9      C   NaN    NaN   NaN    NaN
10     C   NaN    NaN   NaN    NaN
11     C   NaN  202.0   NaN  202.0
12     C   NaN  202.0   NaN  202.0
13     C   NaN  202.0   6.0  202.0
14     C   NaN  202.0   6.0  202.0

【讨论】：