我有带有ID、任期和几个变量的DataFrame： ID Tenure var1 var2 A3 40 50 B 5 50 NaN 我想使用bfill()来填充保留期小于3的ID的值，并期望得到以下输出： 我试过df[['var1',&#x
浏览 18提问于2021-07-23得票数 1
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我有一个这种格式的数据集：
它需要按DocumentId和PersonId列分组，并按StartDate进行排序。我就是这样做的：现在，如果这个组中有DocumentCode RT和EndDate不为空的行，则所有其他行都需要在该结束日期之前填充
浏览 4提问于2021-05-28得票数 0
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每个列col1、col2和col3都需要以列col4为条件进行前向或后向填充。假设我有一个这样的数据帧： 'col2':[9.0 15.0 20154 5.0 11.0 NaN 2016我正在尝试通过groupby<
浏览 0提问于2020-11-04得票数 0
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熊猫填充物的dict地图与群
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例如:如果NaN在qty_min和qty_max列中存在，则需要使用groupby of subj和ffill().bfill()使用fillna()。同样，如果NaN在region_max，region_min中存在，我们需要使用groupby of region和ffill().bfill()来实现fillna()。())
df['qty_max'] = df.groupby(['subj'], sort=F
浏览 14提问于2022-02-28得票数 0
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我想使用前向填充ffill和向后填充bfill对数据列进行重采样，使用1min的频率，同时按id列分组df。我用：从现在开始，在过去的10天内重新采样，我怎么能增加一个附加条件呢？
浏览 7提问于2021-03-15得票数 0
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熊猫群需要中间群吗？
、、、
我试图通过分组对一列进行分组，然后在组内填充(b bfill().ffill())列子集，以掩盖数据中丢失的数据。我以前用过 return x.ffill().bfill()
但是，即使是在相对较小的数据文件上，转换也变得异常缓慢(目前只有3000×20的几秒钟时间)，所以我想看看是否可以直接对这些组应用ffill和<
浏览 0提问于2018-07-31得票数 2
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我有一个多索引的数据，我希望回填一个组中丢失的值。apply(lambda x: pd.to_datetime(x).date())我正在尝试获取一个数据文件，以回填组中缺少的值2我试过使用pd.fillna('Value', inplace=True)，但在设置复制值时会收到警告，自那时起，我就发现它与多个索引的存在有关
浏览 2提问于2016-07-26得票数 2
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我有一个datafarme，如下所示(有更多的列被丢弃)： 264991 100 USA 5000 UK memberID264991 Canada 5000 UK
500
浏览 1提问于2018-10-12得票数 3
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','date'])df['quantity_sold']=df.groupby("item_name")['quantity_sold'].ffill()
df['quantity_sold']=df.groupby("item_name")['quantity_sold'].
浏览 3提问于2021-03-14得票数 0
我有一个大型的dataframe，我想在其中使用bfill().ffill()。从我所知道的其他问题和答案来看，bfill()/ffill()并不真正适用于groupby，我们应该使用apply()，如下所示： temp.loc[temp['group']==1, i ] = temp.sort_values(by
浏览 9提问于2022-07-27得票数 0
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54321], "result": [70, None, 100, 90, 78]因为前三行具有相同的hid和hospital，所以identity中的值也应该是相同的。至于另外两行，它们也有相同的hid和hospital，但是没有提供已知的
浏览 0提问于2018-08-28得票数 2
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我只想在customer和Product name列的帮助下，填充黄色字段中最后两行中的1000。在excel中，我只会做一个Vlookup
我有一个包含订单的文件，必须在csv文件中填写空条目。，我需要将它们与文件中的其他行进行比较。我有用于SAPMatnr和SAPCustomer的列，它们在列BillingsandBacklogs中有正确的条目。在SAPMatnr和SAPCustomer中有相同条目的行，但在Billingsan
浏览 2提问于2020-05-04得票数 0
我想我错过了一些基本概念上的东西，但我无法在文档中找到答案。np.nan]}) a b1 1 NaN3 2 NaN5 3 NaN>>> df.groupby('a')['b'].ffill().bfill()1 5.03 6.05
浏览 5提问于2017-06-07得票数 4
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假设我们有一个如下的df df = pd.DataFrame({ 'Col1' : [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], 'Col6' : [3,5,2,5,2,7,9]}) 我想使用jjs in this post here建议的解决方案替换列Col3、Col4和Col5中的Col1值，在将<
浏览 26提问于2019-03-10得票数 0
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在这7列中，味觉、颜色、温度、纹理和形状可以在多行间有重叠值(即味觉可能超过一行)。6 22 brown january salty NaN NaN
我所尝试的：data_frame[values_that_can_be_grouped].drop_duplicates().reset_index(dr
浏览 0提问于2019-05-31得票数 0
我尝试用它的before和after值的means填充NaN单元格。23129.96 19160.929 b 2019-11 NaN NaN 我尝试使用下面引用自here的代码df[['v1', 'v2']] = (df[['v1', 'v2']].ffill()+df[['v1', 'v2']].<
浏览 11提问于2019-12-11得票数 2
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我想使用bfill和groupby，但我还没有想出一种不删除分组变量的方法。我知道我可以把ID列连接回来，但肯定还有另外一种方法。, 0, 0, 0, 0],
nu1 1.0
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浏览 3提问于2020-07-29得票数 0
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我正在尝试编写一个函数，该函数将在dataframe中回填符合条件的列。应只在组内进行更新。然而，我很难让这个组对象取消组。通过result.obj访问原始df并不会导致更新的值，因为groupby不存在内部位置。DataFrameGroupBy: if column.startswith("x"):
df[column].bfillfor column in df.obj.co
浏览 5提问于2022-11-25得票数 1
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这是一个包含列的数据框，下面是输入，如果用户名有重复项，还应将所有者区域添加到重复项中 xxyaashwins yoz aus aasyed所需的输出应为
浏览 5提问于2018-07-16得票数 1
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