Python 在多索引数据框中填写缺少的组

我有以下建议：

date      family    ID    value
2019      abc       10    0.5
                    15    0.3 
          xyz       22    0.4
                    40    1.1
2020      xyz       22    1.9
                    46    0.3

仅当

系列

在

日期

中不存在时，我才希望转发填充

值

。在上面的例子中，

ID

和

value

会将abc的填充值向前推到2020年，但不会将xyz的填充值向前推到2020年

我尝试了

df.unstack（['family'，'ID']）.fillna（method='ffill'）

，但是在上面的示例中，这将错误地转发族xyz的填充ID 40

预期结果是：

    date      family    ID    value
    2019      abc       10    0.5
                        15    0.3 
              xyz       22    0.4
                        40    1.1
    2020      abc       10    0.5
                        15    0.3    
              xyz       22    1.9
                        46    0.3

---

一旦

unstack

，您可能需要检查一年内没有家庭数据的地方，可以通过

groupby.trasnform

和

any

进行检查。然后使用

unstack

dataframe

ffill

ed上的where仅保留要填充的值。在

fillna

中使用此选项。然后堆叠回去

df_u = df.unstack(['family','ID'])
df_ = df_u.fillna(
             df_u.ffill()
                 .where(~df_u.groupby(level='family', axis=1)
                             .transform('any'))
           ).stack(['family','ID'])
print (df_)
                value
date family ID       
2019 abc    10    0.5
            15    0.3
     xyz    22    0.4
            40    1.1
2020 abc    10    0.5
            15    0.3
     xyz    22    1.9
            46    0.3

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df.unstack（['family'，'ID']）.ffill（）.stack（['family'，'ID']）

似乎可以按预期工作。您是否只有两年的时间，或者如果2021年abc也不存在，该怎么办？（它会在未来的所有年份进行提前填充吗？）abc会进行提前填充，直到它在随后的一年再次出现，类似于fillna行为。