Python 如果在组合数据帧中找到上一条记录，则填写NAN

假设我有以下数据帧：

  Country   Client_id     Order_date
0   USA          aaa1       1/1/2020
1   CA           bbb2       2/2/2020
2   JP           ccc3       2/2/2020
3   USA          aaa1       3/10/2020
4   NaN          aaa1       1/9/2020
5   NaN          bbb2       20/5/2021
6   NaN          ccc3       20/5/2021
7   NaN          ccc3       20/5/2021

我在国家/地区列中有许多NaN，但前面第一行中的每个客户机id都分配给一个国家/地区。因此，我需要将NaN行的每个客户机id与前几行匹配，如果找到的值用正确的国家/地区替换了NaN

预期产出：

  Country   Client_id     Order_date
0   USA          aaa1       1/1/2020
1   CA           bbb2       2/2/2020
2   JP           ccc3       2/2/2020
3   USA          aaa1       3/10/2020
4   USA          aaa1       1/9/2020
5   CA           bbb2       20/5/2021
6   JP           ccc3       20/5/2021
7   JP           ccc3       20/5/2021

到目前为止，我所做的是按照客户ID进行排序，以便对其进行安排，然后填写国家/地区：

df.sort_values(df['Client_id']).groupby('Country').ffill()

但这对我不起作用

让我们试试看

df.Country.fillna(df.groupby('Client_id')['Country'].transform('first'),inplace=True)
df
  Country Client_id Order_date
0     USA      aaa1   1/1/2020
1      CA      bbb2   2/2/2020
2      JP      ccc3   2/2/2020
3     USA      aaa1  3/10/2020
4     USA      aaa1   1/9/2020
5      CA      bbb2  20/5/2021
6      JP      ccc3  20/5/2021
7      JP      ccc3  20/5/2021

让我们试试

df.Country.fillna(df.groupby('Client_id')['Country'].transform('first'),inplace=True)
df
  Country Client_id Order_date
0     USA      aaa1   1/1/2020
1      CA      bbb2   2/2/2020
2      JP      ccc3   2/2/2020
3     USA      aaa1  3/10/2020
4     USA      aaa1   1/9/2020
5      CA      bbb2  20/5/2021
6      JP      ccc3  20/5/2021
7      JP      ccc3  20/5/2021