Python 如何向前填充na'；在大熊猫体内，其他两个细胞的情况相同吗？

我有一些发票号码缺失的客户交易数据。如果两行中的客户id相等且交易金额相等，我想用前一行的值填充缺少的发票号。日期并不重要

数据外观的一个示例是：

 date  customer amount  invoice
01/13    A        10      1
02/13    B        20      2
03/13    B        20      NA
04/13    C        30      3
05/13    C        60      NA
06/13    D        50      4

我想创造的是：

 date  customer amount  invoice
01/13    A        10      1
02/13    B        20      2
03/13    B        20      2
04/13    C        30      3
05/13    C        60      NA      - this NA remains because amount does not match
06/13    D        50      4

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Emma的答案是这里的解决方案：（

df['invoice']=df.groupby（['customer'，'amount']）['invoice'].ffill（）

）

但是，如果您有一些超出使用

groupby

可以实现的条件，那么下面的答案可能很有用，因此我将保留

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您可以使用

ffill（）

和

mask

语句有条件地填充：

df['invoice'] = df['invoice'].mask(df.duplicated(['customer', 'amount']),
                                   df['invoice'].ffill())
df
Out[1]: 
    date customer  amount  invoice
0  01/13        A      10      1.0
1  02/13        B      20      2.0
2  03/13        B      20      2.0
3  04/13        C      30      3.0
4  05/13        C      60      NaN
5  06/13        D      50      4.0

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更新：感谢@David Erickson的评论，为ffill添加一个特定的专栏

您可以使用

groupby

和

ffill

df['invoice'] = df.groupby(['customer', 'amount'])['invoice'].ffill()

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不错。我应该意识到

ffill（）

可以在groupy上工作。但是，我认为您需要这样做：

df['invoice']=df.groupby（['customer'，'amount']）['invoice'].ffill（）