Python 如果其他列中的值相同，则向前或向后填充NAs

举个例子：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    "date": ["20180724", "20180725", "20180731", "20180723", "20180731"],
    "identity": [None, "A123456789", None, None, None],
    "hid": [12345, 12345, 12345, 54321, 54321],
    "hospital": ["A", "A", "A", "B", "B"],
    "result": [70, None, 100, 90, 78]
})

由于前三行具有相同的

hid

和

hospital

，因此

identity

中的值也应该相同。至于其他两行，它们也有相同的

hid

和

hospital

，但没有提供已知的

identity

，因此

identity

中的值应该仍然缺失。换句话说，期望的输出是：

       date    identity    hid hospital  result
0  20180724  A123456789  12345        A    70.0
1  20180725  A123456789  12345        A     NaN
2  20180731  A123456789  12345        A   100.0
3  20180723        None  54321        B    90.0
4  20180731        None  54321        B    78.0

---

我可以循环使用

hid

s和

hospital

s的所有组合，如

for hid，df中的hospital[[“hid”，“hospital”]。\drop_duplicates（）.itertuples（index=False）

，但我不知道下一步该怎么做。

使用

groupby

和

与
ffill
和
bfill结合使用
:

df['identity'] = df.groupby(['hid', 'hospital'])['identity'].apply(lambda x: x.ffill().bfill())

这将向前和向后填充NAN，同时分离指定组的值。
我的问题似乎不够完整，无法复制我的问题。对此我很抱歉。你介意看看我的编辑，看看你的答案是否有变化吗？@ytu:没问题。我调整了答案，看看它是否适合你。