如何在不删除分组变量的情况下将.bfill（）与pandas groupby一起使用

Question

我想使用bfill和groupby，但还没有找到一种不删除分组变量的方法。我知道我可以连接回ID列，但必须有另一种方法

import pandas as pd
import numpy as np


test = pd.DataFrame({'ID': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                     'dd': [0, 0, 0, 0, 0, 0],
                     'nu': np.array([0, 1, np.NaN, np.NaN, 10, 20])})


In [11]:test.groupby('ID').bfill()

Out[11]: 
     nu
0   0.0
1   1.0
2   NaN
3  10.0
4  10.0
5  20.0

期望输出

  ID  dd    nu
0  A   0   0.0
1  A   0   1.0
2  A   0   NaN
3  B   0  10.0
4  B   0  10.0
5  B   0  20.0

Answer 1

试试^{}：

>>> test.assign(nu=test.groupby('ID').bfill()['nu'])
  ID  dd    nu
0  A   0   0.0
1  A   0   1.0
2  A   0   NaN
3  B   0  10.0
4  B   0  10.0
5  B   0  20.0

或^{}

>>> test.groupby('ID').apply(lambda x:x.bfill())
  ID  dd    nu
0  A   0   0.0
1  A   0   1.0
2  A   0   NaN
3  B   0  10.0
4  B   0  10.0
5  B   0  20.0