用数据帧中其他地方可能存在的值填充缺少的值？

Question

我正在清理一个航空数据集。NumEngines特性有一些缺少的值，但是在某些情况下，缺少的值可以从dataframe中其他地方的条目派生出来（情况并非总是这样）。下面是我的数据集的一个小例子来说明这两种情况。注意，第一个Cessna条目可以用来填充第二个，但Piper不是这样

df = pd.DataFrame()
df["Make"] = ["Cessna","Piper","Cessna","Boeing"]
df["Model"] = ["Citation","PA32RT","Citation","737-300"]
df["NumEngines"] = [2,None,None,2]

如何使生成的数据帧

     Make     Model  NumEngines
0  Cessna  Citation         2.0
1   Piper    PA32RT         NaN
2  Cessna  Citation         2.0
3  Boeing   737-300         2.0

Answer 1

我敢打赌transform('first')可以在这里再次成功：

df.groupby(['Make', 'Model']).transform('first')
Out[179]: 
   NumEngines
0         2.0
1         NaN
2         2.0
3         2.0