Вменение пропущенных значений для категорий в pandas на основе другого столбца

Question

как заполнить нан значения в pandas кадре данных? мои данные как это

id       state     zone

xxx       AP        south

xxx       AP      

xxx       AP     

xxx       AP     

xxx     delhi    north

xxx     delhi    

xxx     delhi    

xxx     delhi    

xxx     delhi    

как заполнить пропущенное значение в столбце zone на основе столбца state, который, как мы уже знаем, AP принадлежит только south, как заполнить значения с помощью pandas

Answer 1

• Сначала отсортируйте значения так, чтобы Nan был последним
• Затем сгруппируйте по столбцам, которые я использовал (id,state), чтобы заполнить zone

df = pd.DataFrame(data={"id":["x","x","x","x"],
                   "state":["AP","Delhi","AP","Delhi"],
                   "zone":["sount","north",np.nan,np.nan]})

res = df.sort_values(['id','state','zone'])
res = df.groupby(['id','state'],as_index=False)['zone'].ffill()
print(res)

   id  state   zone
0  x     AP  sount
1  x  Delhi  north
2  x     AP  sount
3  x  Delhi  north

• 2-й ответ, если вы хотите использовать только состояние в качестве группы

df['zone'] = df.groupby(['state'],as_index=False)['zone'].transform(lambda x:x.ffill())
print(df)

  id  state   zone
0  x     AP  sount
1  x  Delhi  north
2  x     AP  sount
3  x  Delhi  north

Answer 2

Я думаю, вам нужно:

df = df.sort_values(by="state").ffill()
print(df)