假设我们有一个df如下
df = pd.DataFrame({ 'Col1' : [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2],
'Col2' : [5, 6, 8, 3, 7, 8, 5],
'Col3' : [2, None, None, 3, None, None, 4],
'Col4' : [3, None,5, None, 8, None, 66],
'Col5': [None, 8, 6, None, 9, 6,None],
'Col6' : [3,5,2,5,2,7,9]})
我想替换None列中的值Col3，Col4并在应用于第一列之后使用本文中Col5jjs建议的解决方案。groupbyCol1
我做的方法是
df = df.groupby('Col1')['Col3','Col4','Col5'].ffill().bfill()
但是手动提到这些列需要做很多工作。
所以，我想知道我可以选择列Col3，Col4并Col5通过分层？
谢谢
Tbh，我不确定我是否理解您的问题。
据我所知，您可以直接做
df.groupby('Col1').ffill().bfill()
因为ffill()并且bfill()只会用no更改您的列NaN。
现在，如果您事先知道需要回填/填充哪些列并希望减少冗长，则可以将它们保存在cols变量中
cols = ['Col3','Col4','Col5']
df[cols] = df.groupby('Col1')[cols].ffill().bfill()
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