如何解决Pandas 将 NaN 或空白值替换为匹配行的先前值
我的数据如下：
Name Group
Jess 1
Jess
John 2
John 2
Jeff 2
Jeff
Fred 3
Fred 3
Fred
Henry 2
Henry 2
我正在尝试查找该人有一个空白组的所有行，然后将该空白值替换为已在该个人的表中找到的值。
我的计划是找出所有的空白值。
df[(pd.isna(df['Group']))]
然后编写 for 循环以在整个数据帧中搜索该人的值，然后用该值替换空白值。
for name in df_blank['Name'].unique():
df2 = df[(pd.notna(df['Group']) & df['Name']==name)]['Group'].unique()
df_blank['Group'] == df2['Group'].value
但是我确信这不是最有效的方法。有没有人可以帮忙提供一种更有效的方法？
谢谢！
解决方法
使用仅适用于 groupby().transform('first') 值的 NaN：
df['Group'] = df.groupby('Name')['Group'].transform('first')
要同时处理 NaN 和空白字符串，我们可以在转换前替换：
df['Group'] = (df['Group'].replace('',np.NaN)
.groupby(df['Name'])
.tranform('first')
)
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