大熊貓：回填DataFrameGroupBy對象

我有一個DataFrame對象，看起來像這樣：大熊貓：回填DataFrameGroupBy對象

Out[9]:   pts res sensor 
     0   0  Y accel 
     1   0 NaN accel 
     2   0  N beta 
     3   0 NaN beta 
     4   5 NaN beta 
     5   8 NaN accel

我想編寫一個首先由sensor使用.groupby()功能將一些代碼。然後回填每個組的pts列，並向前填充每個組的res列。我的代碼的企圖看起來是這樣的：

df_g = df.groupby('sensor') 
next_pts = pd.Series(df_g.pts.bfill()) 
next_res = pd.Series(df_g.res.ffill()) 

df['next_pts'] = next_pts 
df['next_res'] = next_res 
df

輸出是這樣的：

Out[11]:   pts res sensor next_pts next_res 
     0   0  Y accel  0   Y 
     1   0 NaN accel  0   Y 
     2   0  N beta  0   N 
     3   0 NaN beta  0   N 
     4   5 NaN beta  5   N 
     5   8 NaN accel  8   Y

所以看起來像ffill()在res列的工作，但對pts列bfill()沒有。我如何使它看起來像這樣？：

Out[12]:   pts res sensor next_pts next_res 
     0   0  Y accel  8   Y 
     1   0 NaN accel  8   Y 
     2   0  N beta  5   N 
     3   0 NaN beta  5   N 
     4   5 NaN beta  5   N 
     5   8 NaN accel  8   Y

我發現，問過類似的問題這個堆棧溢出鏈接，但在DataFrame對象，而不是DataFrameGroupBy對象：How to copy pandas DataFrame values down to fill 0's?

但是，當我試圖做像這樣在我的DataFrameGroupBy對象上，它拋出了一個錯誤：Cannot access callable attribute 'astype' of 'SeriesGroupBy' objects, try using the 'apply' method

任何幫助將非常感謝！

來源

2015-06-02 Daniel Conger

'ffill'和'bfill'替換'NaN'值不爲0值，這是由設計，你必須更換你的'0爲了達到您想要的結果，使用'NaN'值設置''值 – EdChum

它看起來不像groupby，而是?fill函數，它們不會用int填充int系列。

也許還有一個更優雅的方式做到這一點，但這個工作：

>> df.pts = np.where(df.pts == 0, np.NaN, df.pts) 
>> df.pts.groupby(df.sensor).apply(lambda g: g.bfill()) 
0 8 
1 8 
2 5 
3 5 
4 5 
5 8 
dtype: float64

注意，您可以浮動系列轉換回整數輕鬆使用.astype。

編輯第一行可以寫成

>> df.pts.replace(0, np.NaN)

來源

2015-06-02 06:27:46

大熊貓：回填DataFrameGroupBy對象

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