就地正向上多層次的列數據框填寫

我有以下數據框：就地正向上多層次的列數據框填寫

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], 
['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']] 
tuples = list(zip(*arrays)) 
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 8), index=['A', 'B', 'C'], columns=index) 
df.loc["B", (slice(None), 'two')]=np.nan

現在，我要轉發填補列「巴茲」和「富」就地數據（所以不列「酒吧」和「qux」）。我試過了：

df[["baz", "foo"]].ffill(inplace=True)

但是生成的數據幀沒有向前填充任何值。如何才能創建一個數據幀，只有這兩列的轉發填充數據？

來源

2017-08-21 user6538642

Works的我在v0.20。你使用什麼版本？ –

同樣在這裏，0.20熊貓運作良好 – Wen

我使用版本0.20.3。該函數沒有給出錯誤，但是如果我打印了df，則NaN數據仍然存在。 – user6538642

我認爲問題歸因於inplace=True設置。嘗試訪問切片與df.loc，然後分配ffill版數據幀片後面：

df.loc[:, ["baz", "foo"]] = df[["baz", "foo"]].ffill()

輸出：

first  baz     foo   
second  one  two  one  two 
A  0.465254 0.629161 -0.176656 -1.263927 
B  2.051213 0.629161 1.539584 -1.263927 
C  -0.463592 -0.240445 -0.014090 0.170188

或者，你可以使用df.fillna(method='ffill')：

df.loc[:, ["baz", "foo"]] = df[["baz", "foo"]].fillna(method='ffill')

來源

2017-08-21 14:10:27

謝謝，這確實有效。但是，我的原始數據幀速度非常慢（它有30 * 3000列和163000行）。雖然前向填充計算（df [ffill_list] .ffill（limit = None）大約需要3秒），但df中的分配需要5分鐘（使用df.loc [：，ffill_list] = df [ffill_list] .ffill =無））。 – user6538642

@ user6538642基於loc loc的設置是更新切片的唯一方法。 –

@ user6538642對不起，忽略'inplace = True'，它不適用於切片，因爲inplace = True也會創建副本，不幸的是。 –

就地正向上多層次的列數據框填寫

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