Python 大熊猫群回填柱体

我有一个类似csv的

A,B,C,D
1,2,,
1,2,30,100
1,2,40,100
4,5,,
4,5,60,200
4,5,70,200
8,9,,

第1行和第4行中缺少C值（

NaN

）。我想分别从第2行和第5行获取它们的值。（相同A、B值的首次出现）

如果找不到匹配的行，只需输入0（如最后一行） 预期op:

A,B,C,D
1,2,30,
1,2,30,100
1,2,40,100
4,5,60,
4,5,60,200
4,5,70,200
8,9,0,

---

使用

fillna

我发现

B填充：使用下一个有效观察值来填充间隙

，但必须逻辑地进行下一个

观察值（查看列A、B值）不仅是即将到来的C列值
您还必须首先在
A
和
B
上调用
df.groupby
，然后应用
bfill
函数：

In [501]: df.C = df.groupby(['A', 'B']).apply(lambda x: x.C.bfill()).reset_index(drop=True)

In [502]: df
Out[502]: 
   A  B   C      D
0  1  2  30    NaN
1  1  2  30  100.0
2  1  2  40  100.0
3  4  5  60    NaN
4  4  5  60  200.0
5  4  5  70  200.0
6  8  9   0    NaN

您还可以分组，然后直接调用
dfGroupBy.bfill
（我认为这样会更快）：

如果您希望清除
D
中的
NaN
s，可以执行以下操作：

df.D.fillna('', inplace=True)

但下一个观察结果必须符合逻辑（查看列A、B值）
你能详细说明吗？假设第5行有4,7,70100，然后第6行是4,5,60200，即使如此，60也应该放在第4行C列，而不是70列。因为第6行（匹配4,5）而不是第5行（4,7）。我希望我很清楚谢谢@COLDSPEED它对我很好。
df.D.fillna('', inplace=True)