Python 熊猫数据帧问题：Groupby显示最大值

我在上一个问题上犯了一个小错误（）

有没有可能得到这样的东西：

label   Val Results
0   a   2   6.0
1   a   2   6.0
2   b   6   10.0
3   a   8   3.0
4   c   14  8.0
5   c   14  8.0
6   b   16  2.0
7   b   18  3.0
8   c   22  3.0

---

如果没有零值，则相同距离的值应相同。

如果需要用每组最后一个非

0

值替换

0

值，您可以将

0

替换为缺少的值并添加：

label   Val Results
0   a   2   6.0
1   a   2   6.0
2   b   6   10.0
3   a   8   3.0
4   c   14  8.0
5   c   14  8.0
6   b   16  2.0
7   b   18  3.0
8   c   22  3.0

df['Results'] = (df.groupby(['label'])['Val']
                   .diff(-1)
                   .fillna(3)
                   .replace(0, np.nan)
                   .groupby(df['label'])
                   .bfill()
                   .abs())

print (df)
  label  Val  Results
0     a    2      6.0
1     a    2      6.0
2     b    6     10.0
3     a    8      3.0
4     c   14      8.0
5     c   14      8.0
6     b   16      2.0
7     b   18      3.0
8     c   22      3.0