Python 基于行和列的值填充NaN值

我有以下虚拟数据帧：

City       Longitude     Latitude
new mexico  1.94          2.34
berlin       2.44         5.33
london       1.1           2.44
new mexico    nan          nan
tokyo         2.2          3.3
berlin        nan           nan
new york      2.5           1.44
dakota         2             5.4
jakarta        3.4           4.5
london         nan           nan

有些城市不止一次列出，但重复列出的城市缺少值。

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我想用相同城市的值在经度和纬度列中填充一些城市的nan值，我尝试过使用ffil和向后填充，但是，它不起作用，因为缺少的值不遵循模式。

您可以按

经度

和

纬度

列进行排序，使

NaN

s位于底部，然后使用

groupby

和

ffill

，最后按索引重新排序：

df.sort_values(['Longitude', 'Latitude']).groupby('City').ffill().sort_index()

         City  Longitude  Latitude
0  new mexico       1.94      2.34
1      berlin       2.44      5.33
2      london       1.10      2.44
3  new mexico       1.94      2.34
4       tokyo       2.20      3.30
5      berlin       2.44      5.33
6    new york       2.50      1.44
7      dakota       2.00      5.40
8     jakarta       3.40      4.50
9      london       1.10      2.44

或者更好的做法是，只需先按

城市

排序，然后按

经度

和

纬度

排序，然后使用

ffill

而不使用groupby：

df.sort_values(['City','Longitude', 'Latitude']).ffill().sort_index()

         City  Longitude  Latitude
0  new mexico       1.94      2.34
1      berlin       2.44      5.33
2      london       1.10      2.44
3  new mexico       1.94      2.34
4       tokyo       2.20      3.30
5      berlin       2.44      5.33
6    new york       2.50      1.44
7      dakota       2.00      5.40
8     jakarta       3.40      4.50
9      london       1.10      2.44

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您可以按

经度

和

纬度

列排序，使

NaN

s位于底部，然后使用

groupby

和

ffill

，最后按索引重新排序：

df.sort_values(['Longitude', 'Latitude']).groupby('City').ffill().sort_index()

         City  Longitude  Latitude
0  new mexico       1.94      2.34
1      berlin       2.44      5.33
2      london       1.10      2.44
3  new mexico       1.94      2.34
4       tokyo       2.20      3.30
5      berlin       2.44      5.33
6    new york       2.50      1.44
7      dakota       2.00      5.40
8     jakarta       3.40      4.50
9      london       1.10      2.44

或者更好的做法是，只需先按

城市

排序，然后按

经度

和

纬度

排序，然后使用

ffill

而不使用groupby：

df.sort_values(['City','Longitude', 'Latitude']).ffill().sort_index()

         City  Longitude  Latitude
0  new mexico       1.94      2.34
1      berlin       2.44      5.33
2      london       1.10      2.44
3  new mexico       1.94      2.34
4       tokyo       2.20      3.30
5      berlin       2.44      5.33
6    new york       2.50      1.44
7      dakota       2.00      5.40
8     jakarta       3.40      4.50
9      london       1.10      2.44

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请编辑您的帖子以包含您尝试实现的代码。请编辑您的帖子以包含您尝试实现的代码。非常感谢sacul，我非常感谢。非常感谢sacul，我非常感谢。