Python 在给定条件下，如何用其他行的值填充DataFrame的数据？

我想用其他行的值填充某些行的值

让我举一个例子：

In [7]: df = pd.DataFrame([['a', 'b', 'c', 'aa', 'ba'], [1,2,3,np.nan,np.nan]]).T

In [8]: df
Out[8]: 
    0    1
0   a    1
1   b    2
2   c    3
3  aa  NaN
4  bb  NaN

我想要的是用df.loc[0，1]的值填充df.loc[3，1]

df.loc[4,1]和df.loc[1,1]

因为给定条件“a”和“aa”loc[3,1]和loc[0,1]具有相同的

第一个“a”、“b”和“bb”共享“b”

---

有什么好方法可以做到这一点吗？

如果可能的话，将第一个字母的值与正向填充结合使用：

df[1] = df.groupby(df[0].str[0])[1].ffill()
print (df)
    0  1
0   a  1
1   b  2
2   c  3
3  aa  1
4  ba  2

如果需要替换为第一个非缺失值，请使用：

---

如有可能，将值按首字母与正向填充组合使用：

df[1] = df.groupby(df[0].str[0])[1].ffill()
print (df)
    0  1
0   a  1
1   b  2
2   c  3
3  aa  1
4  ba  2

如果需要替换为第一个非缺失值，请使用：

使用map，我只能想到这一点：

map_val = df.dropna().set_index(0).to_dict()[1]
df[1] = df[1].fillna(df[0].map(lambda x:map_val[x[0]]))

df

使用map，我只能想到这一点：

map_val = df.dropna().set_index(0).to_dict()[1]
df[1] = df[1].fillna(df[0].map(lambda x:map_val[x[0]]))

df