Python Pandas/Numpy-按另一列填充缺少的值

下午好，我有一个数据框

数据帧=df

NPI       Fa Name
1100      
1100      Johnson
1100  
5555 
2222      Meghan
2222    
4444
4444

我的目标是根据相应的NPI（如果有）填写缺失的FA名称

    NPI       Fa Name
    1100      Johnson
    1100      Johnson
    1100      Johnson
    5555 
    2222      Meghan
    2222      Meghan
    4444
    4444

我知道这可能是一项简单的任务，但在编码方面我很难理解。请帮忙

如果顺序重要，则与正向和反向填充缺失值一起使用：

#if necessary
df['Fa Name'] = df['Fa Name'].replace('', np.nan)

df['Fa Name'] = df.groupby('NPI')['Fa Name'].apply(lambda x: x.ffill().bfill())
print (df)
    NPI  Fa Name
0  1100  Johnson
1  1100  Johnson
2  1100  Johnson
3  5555      NaN
4  2222   Meghan
5  2222   Meghan
6  4444      NaN
7  4444      NaN

如果不是，请先按两列排序，然后使用：

df = df.sort_values(['NPI','Fa Name'])

df['Fa Name'] = df.groupby('NPI')['Fa Name'].ffill()
print (df)
    NPI  Fa Name
1  1100  Johnson
0  1100  Johnson
2  1100  Johnson
4  2222   Meghan
5  2222   Meghan
6  4444      NaN
7  4444      NaN
3  5555      NaN