python - 如何使用Python中另一列的值填充pandas数据框中的空值？

Question

我需要根据Country列填充City列中的空值。如果国家/地区相同，则应使用该国家/地区对应的常用城市名称填充 NaN 值。

输入:

ID      City            Country
0       New York            USA
1            NaN            USA
2         London            UK
3         Mumbai            IND
4         Sydney            AUS
5            NaN            AUS
6         Sydney            AUS
7         Brisbane          AUS

输出:

ID      City            Country
0       New York            USA
1       New York            USA
2         London            UK
3         Mumbai            IND
4         Sydney            AUS
5         Sydney            AUS
6         Sydney            AUS
7         Brisbane          AUS

Answer 1

想法是将可能的空字符串替换为 NaN，然后​​用第一个非 NaN 值替换组的值:

df['City'] = (df.groupby('Country')['City']
                .transform('first'))

或者向前和向后填充缺失值:

df['City'] = (df.groupby('Country')['City']
                .transform(lambda x: x.ffill().bfill()))