pandas:填充组内的缺失值

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我有一些来自实验的数据,并且在每个试验中都有一些单独的值,由NA包围,我想填写整个试验:

df = pd.DataFrame({'trial': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3], 
    'cs_name': [np.nan, 'A1', np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 'B2', 
                np.nan, 'A1', np.nan, np.nan, np.nan]})
Out[177]: 
   cs_name  trial
0      NaN      1
1       A1      1
2      NaN      1
3      NaN      1
4      NaN      2
5      NaN      2
6       B2      2
7      NaN      2
8       A1      3
9      NaN      3
10     NaN      3
11     NaN      3

我可以使用bfill()ffill()在整个试验中填写这些值,但我想知道是否有更好的方法来实现这一目标。

df['cs_name'] = df.groupby('trial')['cs_name'].ffill()
df['cs_name'] = df.groupby('trial')['cs_name'].bfill()

预期产量:

   cs_name  trial
0       A1      1
1       A1      1
2       A1      1
3       A1      1
4       B2      2
5       B2      2
6       B2      2
7       B2      2
8       A1      3
9       A1      3
10      A1      3
11      A1      3
python pandas
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另一种方法是使用first_valid_indextransform

In [11]: g = df.groupby('trial')

In [12]: g['cs_name'].transform(lambda s: s.loc[s.first_valid_index()])
Out[12]: 
0     A1
1     A1
2     A1
3     A1
4     B2
5     B2
6     B2
7     B2
8     A1
9     A1
10    A1
11    A1
Name: cs_name, dtype: object

这应该比使用ffill然后使用bfill更有效...

并使用它来更改cs_name列:

df['cs_name'] = g['cs_name'].transform(lambda s: s.loc[s.first_valid_index()])

注意:我认为有一个很好的增强方法可以抓住熊猫中的第一个非空对象,在numpy中它是an open request,我不认为目前有一种方法(我可能是错的!)...


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如果您想避免某些组仅包含NaN时出现的错误,您可以执行以下操作(请注意,我更改了df,因此对于试用组= 1的组只有Nan):

df = pd.DataFrame({'trial': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3,1,1], 
'cs_name': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 'B2', np.nan, 
'A3', np.nan, np.nan, np.nan, np.nan,np.nan]})

g = data.groupby('trial')

g['cs_name'].transform(lambda s: 'No values to aggregate' if 
    pd.isnull(s).all() == True else s.loc[s.first_valid_index()])

df['cs_name'] = g['cs_name'].transform(lambda s: 'No values to aggregate' if 
    pd.isnull(s).all() == True else s.loc[s.first_valid_index()])`

这样,当程序找到特定组的所有NaN而不是错误时,您输入“No Values to aggregate”(或任何您想要的)。

希望这可以帮助 :)

费德里科

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