按组填充缺失值，并在每个组的第一个观测后填充为0。
创始人
2024-09-03 05:01:44
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你可以使用pandas库中的fillna()函数来按组填充缺失值，并使用groupby()函数来分组数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value': [1, 2, None, 4, None, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组填充缺失值，并在每个组的第一个观测后填充为0
df['Value'] = df.groupby('Group')['Value'].fillna(0)

print(df)

输出结果为：

  Group  Value
0     A    1.0
1     A    2.0
2     A    0.0
3     B    4.0
4     B    0.0
5     B    6.0

在这个示例中，我们首先创建了一个包含组和值的数据框。然后，我们使用groupby()函数将数据按组分组，并使用fillna()函数在每个组中填充缺失值。最后，我们将填充后的值重新赋给原始数据框中的相应列。

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