Python 熊猫只填充符合标准的组？

如何仅填充数据帧中不完全为空的组

在下面的数据框中，只应填充df.A=b和df.A=c的组

df
     A    B
0    a    NaN
1    a    NaN
2    a    NaN
3    a    NaN
4    b    4.0
5    b    NaN
6    b    6.0
7    b    6.0
8    c    7.0
9    c    NaN
10   c    NaN

我的想法是： 如果setdf[df.A==这里需要帮助].B.values=={np.nan}:。

我们可以做groupby

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获取不完全为空的索引，然后对这些索引进行前向填充/后向填充

df = df.set_index("A")

#get index where entries in B are not completely full
ind = df.loc[df.groupby("A").B.transform(lambda x: x.eq(x))].index.unique()

df.loc[ind] = df.loc[ind].ffill().bfill()


print(df)

     B
A   
a   NaN
a   NaN
a   NaN
a   NaN
b   4.0
b   4.0
b   6.0
b   6.0
c   7.0
c   7.0
c   7.0

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这是正常填充，但如何检查该组是否仅在该列中为nan？@DanielB它将检查，如果全部为nan，则无需填充

df = df.set_index("A")

#get index where entries in B are not completely full
ind = df.loc[df.groupby("A").B.transform(lambda x: x.eq(x))].index.unique()

df.loc[ind] = df.loc[ind].ffill().bfill()


print(df)

     B
A   
a   NaN
a   NaN
a   NaN
a   NaN
b   4.0
b   4.0
b   6.0
b   6.0
c   7.0
c   7.0
c   7.0