Замените значения Impute Resample в столбцах столбцов данных в условии в Python

Question

У меня есть данные датчика временного ряда.Каждый столбец (SENSOR1, SENSOR2,…) имеет значения показаний датчика, а также «Не используется» как «Serv», «Fail», «Config».Их нужно заменить на что-то значимое.

Как заменить значения в одном столбце на основе другого условия, т. Е. 'Serv' заменить на функцию Python 'ffill', 'Fail'заменить на 0, 'Config' заменить на медиану.

Сложной частью является то, что каждый датчик должен обрабатываться отдельно, например, единица измерения для датчика 1 - БАРГ, для датчика 2 -%, для датчика 3 - температура.

это логика, ноЯ знаю, что реализация не правильная ...

sensor1replace = {
  'Serv': method = 'ffill',
  ‘Fail’: 0,
  ‘Config’: median
}
df['sensor1'].replace(sensor1replace, inplace=True)

Я очень ценю вашу помощь.Пока в Google нет решения: (

это огромный файл, поэтому я составил только образец

filepath = "/Users/...../Downloads/Replacement_TestData.xlsx" 

if filepath.endswith(".csv"):
    df = pd.read_csv(filepath, sep=";")
elif filepath.endswith(".xls") or filepath.endswith(".xlsx"):
    df = pd.read_excel(filepath)

df

                        sensor1 sensor2 sensor3 sensor4
0   2019-01-14 00:00:00 69.18   2.3 2162    2
1   2019-01-14 00:01:00 69.18   2.3 2162    3
2   2019-01-14 00:02:00 69.18   2.3 2162    2
3   2019-01-14 00:03:00 69.18   2.3 2162    2
4   2019-01-14 00:04:00 69.18   2.3 2162    2
5   2019-01-14 00:05:00 69.18   2.3 2162    2
6   2019-01-14 00:06:00 69.18   2.3 2162    2
7   2019-01-14 00:07:00 Serv    Serv    Serv    2
8   2019-01-14 00:08:00 Serv    Serv    Serv    2
9   2019-01-14 00:09:00 Serv    Serv    2162    4
10  2019-01-14 00:10:00 Serv    Serv    2162    3
11  2019-01-14 00:11:00 Serv    Serv    2162    2
12  2019-01-14 00:12:00 Serv    Serv    2162    3
13  2019-01-14 00:13:00 69.17   2.3 2162    2
14  2019-01-14 00:14:00 69.17   2.3 2162    3
15  2019-01-14 00:15:00 69.17   2.3 2162    2
16  2019-01-14 00:16:00 69.18   2.3 2162    2
17  2019-01-14 00:17:00 69.18   2.3 2162    2
18  2019-01-14 00:18:00 69.18   2.3 2162    2
19  2019-01-14 00:19:00 69.18   2.3 2162    2
20  2019-01-14 00:20:00 69.18   2.3 2162    4
21  2019-01-14 00:21:00 Fail    Fail    Fail    Fail
22  2019-01-14 00:22:00 Fail    Fail    Fail    Fail
23  2019-01-14 00:23:00 Fail    Fail    Fail    Fail
24  2019-01-14 00:24:00 Fail    Fail    Fail    Fail
25  2019-01-14 00:25:00 69.18   2.3 2162    2
26  2019-01-14 00:26:00 69.18   2.3 2162    2
27  2019-01-14 00:27:00 69.18   2.3 2162    3
28  2019-01-14 00:28:00 69.18   2.3 2162    2
29  2019-01-14 00:29:00 69.18   2.3 2162    3
30  2019-01-14 00:30:00 Config  2.3 2162    2
31  2019-01-14 00:31:00 Config  2.3 2162    2
32  2019-01-14 00:32:00 Config  2.3 2162    3
33  2019-01-14 00:33:00 69.18   2.3 2162    5
34  2019-01-14 00:34:00 69.18   2.3 2162    6
35  2019-01-14 00:35:00 69.18   2.3 2162    4
36  2019-01-14 00:36:00 69.18   2.3 2162    2