熊猫：填充列中具有同一组的值

Question

我需要填充列中的无空值，而不是同一组的零值。

示例

所需的结果

我尝试使用变换与模式使用，但它没有完成工作。

test['col2']=test['col2'].transform(lambda x:x.fillna(x.mode())

Answer 1

使用 使用模式，如果存在，则选择第一个值，else none ，最后传递给

s = df.groupby('col1')['col2'].transform(lambda x: next(iter(x.mode()), None))
df['col2'] = df['col2'].fillna(s)
print (df)
  col1   col2
0  gr1  test1
1  gr2  test2
2  gr1  test1
3  gr1  test1
4  gr2  test2
5  gr3  test3
6  gr2  test2

Answer 2

我将使用 .assign 和 .apply 遍历每一行，然后找到模式：

import pandas
import numpy

df = pandas.DataFrame({
    'col1':['gr1', 'gr2', 'gr1', 'gr1', 'gr2', 'gr3', 'gr2', numpy.nan], 
    'col2':['test1', 'test2', 'test', numpy.nan, numpy.nan, 'test3', numpy.nan, numpy.nan],
})

def fill_value(x):
    if x['col2'] is numpy.nan:
        mode = df.loc[df['col1'] == x['col1'], 'col2'].mode()
        default = numpy.nan
        return mode.iloc[0] if not mode.empty else default
    else:
        return x['col2']
    
df = df.assign(col2=df.apply(fill_value, axis=1))

输出：

  col1   col2
0  gr1  test1
1  gr2  test2
2  gr1   test
3  gr1   test
4  gr2  test2
5  gr3  test3
6  gr2  test2
7  NaN    NaN