使用groupby的熊猫fillna

使用groupby的熊猫fillna

如果每个组仅使用一个非NaN的值

ffill

（前向填充）和

bfill

每组（向后填充），所以需要

apply

有

lambda

：

df['three'] = df.groupby(['one','two'], sort=False)['three']     .apply(lambda x: x.ffill().bfill())print (df)   one  two  three0    1    1   10.01    1    1   10.02    1    1   10.03    1    2   20.04    1    2   20.05    1    2   20.06    1    3    NaN7    1    3    NaN

但是，如果每个组有多个值，并且需要用

NaN

某个常量替换-例如

mean

按组：

print (df)   one  two  three0    1    1   10.01    1    1   40.02    1    1    NaN3    1    2    NaN4    1    2   20.05    1    2    NaN6    1    3    NaN7    1    3    NaNdf['three'] = df.groupby(['one','two'], sort=False)['three']     .apply(lambda x: x.fillna(x.mean()))print (df)   one  two  three0    1    1   10.01    1    1   40.02    1    1   25.03    1    2   20.04    1    2   20.05    1    2   20.06    1    3    NaN7    1    3    NaN