python - 用 DataFrame 中其他地方可能存在的值填充缺失值？

Question

我有一个正在尝试清理的航空数据集。 NumEngines 功能有一些缺失值，但在某些情况下，缺失值可以从数据帧中其他位置的条目中导出(情况并非总是如此)。下面是我的数据集的一个迷你示例，用于说明这两种情况。请注意，第一个 Cessna 条目可用于填充第二个条目，但 Piper 不是这种情况。

df = pd.DataFrame()
df["Make"] = ["Cessna","Piper","Cessna","Boeing"]
df["Model"] = ["Citation","PA32RT","Citation","737-300"]
df["NumEngines"] = [2,None,None,2]

我怎样才能使生成的 DataFrame 成为

     Make     Model  NumEngines
0  Cessna  Citation         2.0
1   Piper    PA32RT         NaN
2  Cessna  Citation         2.0
3  Boeing   737-300         2.0

Answer 1

我敢打赌 transform('first') 可以在这里再次成功:

df.groupby(['Make', 'Model']).transform('first')
Out[179]: 
   NumEngines
0         2.0
1         NaN
2         2.0
3         2.0