根据相似列的值将NA值填充到一列中
问题内容：
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使用groupby的熊猫fillna （1个答案）
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我想在给定值中填充nan的值，如下所示：
df = pd.DataFrame({'A' : ['aa', 'bb', 'cc', 'aa'],
'B': ['xx', 'yy', 'zz','xx'],
'C': ['2', '3','8', np.nan]})
print (df)
A B C
aa xx 2
bb yy 3
cc zz 8
aa xx NaN
预期产量：
A B C
aa xx 2
bb yy 3
cc zz 8
aa xx 2
由于列A和B在第三列中的值为2，因此最后一行在C列中也应具有2。
问题答案：
使用GroupBy.ffill与DataFrame.sort_values和DataFrame.sort_index用于NaNs到组的结尾：
df['C'] = df.sort_values(['A','B','C']).groupby(['A','B'])['C'].ffill().sort_index()
print (df)
A B C
0 aa xx 2
1 bb yy 3
2 cc zz 8
3 aa xx 2
每组向前和向后填充的另一种解决方案：
df['C'] = df.groupby(['A','B'])['C'].apply(lambda x: x.ffill().bfill())
