将 NaN 替换为组的现有值

Posted 2023-03-11

【中文标题】将 NaN 替换为组的现有值

【英文标题】：Replace NaN with existing value of the group

【发布时间】：2020-12-15 22:13:15

【问题描述】：

    Name     Value
0   AA        33
1   AA        24
2   BB        23
3   BB        NaN
4   CC        NaN
5   CC        23
6   CC        45

如何通过查看列Name 将这些NaN 替换为现有值？对于CC，我想获得最大值（但如果它太复杂，那么我可以使用23 或45）。预期输出：

    Name     Value
0   AA        33
1   AA        24
2   BB        23
3   BB        23
4   CC        45
5   CC        23
6   CC        45

谢谢！

【参考方案1】：

您可以先分组，然后用 max 然后 fillna 进行变换：

df['Value'] = df['Value'].fillna(df.groupby("Name")['Value'].transform('max'))
print(df)

---

  Name  Value
0   AA   33.0
1   AA   24.0
2   BB   23.0
3   BB   23.0
4   CC   45.0
5   CC   23.0
6   CC   45.0

【讨论】：

太棒了！如果我想获得最小值，那么我只需将 max 更改为 min?

@AK88 没错..!!

【参考方案2】：

您还可以将lambda 与transform 一起使用

df["Value"] = df.groupby('Name').transform(lambda x:x.fillna(x.max()))
df
  Name  Value
0   AA   33.0
1   AA   24.0
2   BB   23.0
3   BB   23.0
4   CC   45.0
5   CC   23.0
6   CC   45.0