Python 如何使用列上值匹配的行中的值填写N/a行

我缺少需要从一行传送到另一行并由一列连接的记录

下面是一个例子：

df1 = pd.DataFrame({'animal':['horse','cat','cat','dog'],
                   'type':['big','small',np.nan,'medium'],
                   'rating':[1,2,np.nan,2]})

print(df1)

输出：

  animal  rating    type
0  horse       1     big
1    cat       2   small
2    cat     NaN     NaN
3    dog       2  medium

期望输出：

  animal  rating    type
0  horse       1     big
1    cat       2   small
2    cat       2   small
3    dog       2  medium

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如果ffill（）的行并非总是正确排列，则可以通过将数据帧分成好的和坏的集合、修复坏的集合并重新组合来实现相同的结果。例如：

df1 = pd.DataFrame({'animal':['horse','cat','cat','dog'],
                   'type':['big','small',np.nan,'medium'],
                   'rating':[1,2,np.nan,2]})
df1.set_index('animal',inplace=True)
good_df1 = df1[~df1.isnull().any(axis=1)]
bad_df1 = df1[df1.isnull().any(axis=1)]
final = pd.concat([good_df1, bad_df1.fillna(good_df1)]).reset_index()

其中：

  animal  rating    type
0  horse     1.0     big
1    cat     2.0   small
2    dog     2.0  medium
3    cat     2.0   small

要仅填充某些列，请将最后一行替换为：

fill_cols = ['rating']
final = pd.concat([good_df1, bad_df1[fill_cols].fillna(good_df1[fill_cols])]).reset_index()

或：

或者，如果您的数据集允许，您可以如上所述使用ffill（），但需要额外的排序步骤，以确保您的好数据首先出现：

df1.sort_values(['animal','rating','type']).fillna(method='ffill')

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非常感谢。有没有办法忽略某些列，如“type”？当然，在上面添加了两种方式，白名单或黑名单

df1.sort_values(['animal','rating','type']).fillna(method='ffill')