问题:
是否有一种方法可以使用groupby用0填充缺少的值,但只能在第一次出现观察结果之后
例如,开始
id spiq nopiq spiq pstkq dvy dvpq mibq xidoq miiq
2014 1 NaN NaN NaN 0.0 NaN 0.0 0.0 -0.122 0.000
2015 1 0.01 0.003 0.1 0.10 NaN NaN NaN -1.309 0.000
2016 1 0.04 0.003 NaN 0.10 NaN 0.10 0.10 NaN NaN
2017 1 NaN 0.000 NaN NaN 20 NaN NaN 0.000 NaN
2018 1 0.05 0.000 NaN 0.0 NaN 0.0 0.0 0.000 0.000
2014 2 NaN NaN NaN 0.0 NaN 0.0 0.0 -0.122 0.000
2015 2 0.01 0.003 0.1 0.10 NaN NaN NaN -1.309 0.000
2016 2 0.04 0.003 NaN 0.10 NaN 0.10 0.10 NaN NaN
2017 2 NaN 0.000 NaN NaN 20 NaN NaN 0.000 NaN
2018 2 0.05 0.000 NaN 0.0 NaN 0.0 0.0 0.000 0.000
2014 3 NaN NaN NaN 0.0 NaN 0.0 0.0 -0.122 0.000
2015 3 0.01 0.003 0.1 0.10 NaN NaN NaN -1.309 0.000
2016 3 0.04 0.003 NaN 0.10 NaN 0.10 0.10 NaN NaN
2017 3 NaN 0.000 NaN NaN 20 NaN NaN 0.000 NaN
2018 3 0.05 0.000 NaN 0.0 NaN 0.0 0.0 0.000 0.000
所需的
id spiq nopiq spiq pstkq dvy dvpq mibq xidoq miiq
2014 1 NaN NaN NaN 0.0 NaN 0.0 0.0 -0.122 0.000
2015 1 0.01 0.003 0.1 0.10 NaN 0.0 0.0 -1.309 0.000
2016 1 0.04 0.003 0.0 0.10 NaN 0.10 0.10 0.0 0.0
2017 1 0.0 0.000 0.0 0.0 20 0.0 0.0 0.0 0.0
2018 1 0.05 0.000 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000
2014 2 NaN NaN NaN 0.0 NaN 0.0 0.0 -0.122 0.000
2015 2 0.01 0.003 0.1 0.10 NaN 0.0 0.0 -1.309 0.000
2016 2 0.04 0.003 0.0 0.10 NaN 0.10 0.10 0.0 0.0
2017 2 0.0 0.000 0.0 0.0 20 0.0 0.0 0.000 0.0
2018 2 0.05 0.000 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000 0.000
2014 3 NaN NaN NaN 0.0 NaN 0.0 0.0 -0.122 0.000
2015 3 0.01 0.003 0.1 0.10 NaN 0.0 0.0 -1.309 0.000
2016 3 0.04 0.003 0.0 0.10 NaN 0.10 0.10 0.0 0.0
2017 3 0.0 0.000 0.0 0.0 20 0.0 0.0 0.000 0.0
2018 3 0.05 0.000 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000 0.000
IIUC,这里有一种方法,因为你不能用零来正向填充
输出:
详细信息:
在
groupby
之后使用ffill
用每个组的最后一个有效值填充NaN,然后检查新创建的数据帧,查看所有非NaN值和NaN值在原始df中的位置,并使用mask
用0填充这些值相关问题 更多 >
编程相关推荐