Python 3.x 用组的现有值替换NaN

如何通过查看列

Name

，用现有值替换这些

NaN

？对于

CC

我希望得到最大值（但是如果它太复杂，那么我可以选择

23

或

45

）。预期产出：

    Name     Value
0   AA        33
1   AA        24
2   BB        23
3   BB        NaN
4   CC        NaN
5   CC        23
6   CC        45

---

谢谢

您可以分组并使用max进行变换，然后使用fillna：

    Name     Value
0   AA        33
1   AA        24
2   BB        23
3   BB        23
4   CC        45
5   CC        23
6   CC        45

---

---

您还可以将

lambda

与

transform

  Name  Value
0   AA   33.0
1   AA   24.0
2   BB   23.0
3   BB   23.0
4   CC   45.0
5   CC   23.0
6   CC   45.0

---

伟大的如果我想得到最小值，那么我只需将

max

更改为

min

？@AK88是的，没错。。！！

  Name  Value
0   AA   33.0
1   AA   24.0
2   BB   23.0
3   BB   23.0
4   CC   45.0
5   CC   23.0
6   CC   45.0

df["Value"] = df.groupby('Name').transform(lambda x:x.fillna(x.max()))
df
  Name  Value
0   AA   33.0
1   AA   24.0
2   BB   23.0
3   BB   23.0
4   CC   45.0
5   CC   23.0
6   CC   45.0