Python 用其他行的数据填充空值

我有一个有许多空值的数据帧。我想用同一用户的数据填充空值，这些数据来自同一列，但在以后的日期。以下是数据帧：

import pandas as pd
import numpy as np
array = {'user': ['Trevor', 'John', 'Trevor', 'John', 'Trevor', 'Trevor', 'John'], 'date': ['2020-10-11 08:00:00', '2020-10-15 08:00:00', '2020-10-17 08:00:00', '2020-10-19 08:00:00', '2020-10-10 08:00:00'
        , '2020-11-11 12:34:00', '2020-11-16 09:12:00'], 'test1': [5,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,8,4],
         'test2': [np.nan,8,3,np.nan,1,8,6], 'test3': [np.nan,np.nan,3,5,np.nan,8,np.nan]}
df = pd.DataFrame(array)
df.sort_values(by=['user', 'date'], ascending = True)

   user    date               test1 test2 test3
1   John    2020-10-15 08:00:00 NaN 8.0 NaN
3   John    2020-10-19 08:00:00 NaN NaN 5.0
6   John    2020-11-16 09:12:00 4.0 6.0 NaN
4   Trevor  2020-10-10 08:00:00 NaN 1.0 NaN
0   Trevor  2020-10-11 08:00:00 5.0 NaN NaN
2   Trevor  2020-10-17 08:00:00 NaN 3.0 3.0
5   Trevor  2020-11-11 12:34:00 8.0 8.0 8.0

以下是所需的输出：

        user    test1   test2   test3
0       John    4        8        5
1       Trevor  5        1        3

---

我不完全理解“用同一用户来自同一列但在以后日期的数据填充空值”与您发布的所需输出之间的关系，但您可以通过

pivot\u table

获得所需信息：

# Added inplace=True 
df.sort_values(by=['user', 'date'], ascending = True,inplace=True)

# Pivot table using 'first'
df.pivot_table(index='user',
               aggfunc='first'). \
    drop('date',axis=1)

---

---

如果我不理解您的意思，请纠正我。

我不完全理解“用同一用户在同一列中的数据填充空值，但在以后的日期”与您发布的所需输出之间的关系，但是您可以通过

pivot\u table

获得所需信息：

# Added inplace=True 
df.sort_values(by=['user', 'date'], ascending = True,inplace=True)

# Pivot table using 'first'
df.pivot_table(index='user',
               aggfunc='first'). \
    drop('date',axis=1)

---

如果我不理解你，请纠正我