大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了Pandas 数据框列从第一个非零值向前填充,大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
我希望从第一个非零值向前填充特定的数据帧列,我还想为每个组执行此操作。
df = pd.DataFrame(np.array([[1,0],[1,5,1],8,[2,4,81,0]]),columns=['ID','b','c'])
我想要的结果是:
df2 = pd.DataFrame(np.array([[1,1]]),'c'])
尝试:
df2 = df.groupby('ID',as_index = False)['c'].apply(lambda x: x.replace(to_replace=0,method='ffill'))
问题是未返回原始数据帧。对此的任何帮助将不胜感激!
使用 .values
属性:
df['c']=df.groupby('ID',as_index = False)['c'].apply(lambda x: x.replace(to_replace=0,method='ffill')).values
现在,如果您打印 df
,您将获得所需的输出:
ID b c
0 1 0 0
1 1 5 1
2 1 8 1
3 2 4 0
4 2 8 1
5 2 81 1
,
试试这个 -
df['c'] = df.groupby('ID')['c'].apply(lambda x: x.replace(to_replace=0,method='ffill')) #print df after this.
以上是大佬教程为你收集整理的Pandas 数据框列从第一个非零值向前填充全部内容,希望文章能够帮你解决Pandas 数据框列从第一个非零值向前填充所遇到的程序开发问题。
如果觉得大佬教程网站内容还不错,欢迎将大佬教程推荐给程序员好友。
本图文内容来源于网友网络收集整理提供,作为学习参考使用,版权属于原作者。
如您有任何意见或建议可联系处理。小编QQ:384754419,请注明来意。