我有用户ID为col1、col2的数据集.COL1仅由NaN或0组成.我想要回填col2的值，直到达到每个用户id的col1==0，并且限制为10.如果距离小于或等于10行，则回填到col1==0.如果是那样的话，什么都别做.
输入:
user_id col1 col2
3 NaN NaN
3 0 NaN
3 NaN NaN
3 NaN 5
5 0 NaN
5 NaN 9
...
请注意，情况并非如此.
user_id col1 col2
3 NaN NaN
3 0 5
3 NaN 5
3 NaN 5
5 0 9
5 NaN 9
...
创建包含user_id和col1的组:
df['col2'] = df.groupby(['user_id', df['col1'].eq(0).cumsum()])['col2'].bfill()
print(df)
# Output
user_id col1 col2
0 3 NaN NaN
1 3 0.0 5.0
2 3 NaN 5.0
3 3 NaN 5.0
4 5 0.0 9.0
5 5 NaN 9.0
有关组的详细信息:
>>> pd.concat([df['user_id'], df['col1'].eq(0).cumsum()], axis=1)
user_id col1
0 3 0 # first group (nothing to backfill)
1 3 1 # second group (backfill 5)
2 3 1
3 3 1
4 5 2 # third group (backfill 9)
5 5 2
Update:
如果距离小于或等于10行，则回填到
col1==0.如果是那样的话，什么都别做.
bfill = lambda x: x.bfill() if len(x) < 10 else x
df['col2'] = df.groupby(['user_id', df['col1'].eq(0).cumsum()])['col2'].transform(bfill)
重要说明:groupby_bfill有一个limit参数来限制要填充的值的数量.您可以填充到10个值，然后停止填充.