根据行和列的值填充NaN值

Question

我有以下伪数据帧：

City       Longitude     Latitude
new mexico  1.94          2.34
berlin       2.44         5.33
london       1.1           2.44
new mexico    nan          nan
tokyo         2.2          3.3
berlin        nan           nan
new york      2.5           1.44
dakota         2             5.4
jakarta        3.4           4.5
london         nan           nan

有些城市被列了不止一次，但重复的城市却缺少价值。我想使用相同城市的值在经度和纬度列中填充一些城市的nan值，我尝试过使用ffil和后向填充，但它不起作用，因为缺少的值不符合模式。

Answer 1

您可以按Longitude和Latitude列排序，使NaN位于底部，然后使用groupby和ffill，最后按索引重新排序：

df.sort_values(['Longitude', 'Latitude']).groupby('City').ffill().sort_index()
City  Longitude  Latitude
0  new mexico       1.94      2.34
1      berlin       2.44      5.33
2      london       1.10      2.44
3  new mexico       1.94      2.34
4       tokyo       2.20      3.30
5      berlin       2.44      5.33
6    new york       2.50      1.44
7      dakota       2.00      5.40
8     jakarta       3.40      4.50
9      london       1.10      2.44

或者更好的是，只需先按City排序，然后按Longitude和Latitude排序，然后使用不带groupby:的ffill

df.sort_values(['City','Longitude', 'Latitude']).ffill().sort_index()
City  Longitude  Latitude
0  new mexico       1.94      2.34
1      berlin       2.44      5.33
2      london       1.10      2.44
3  new mexico       1.94      2.34
4       tokyo       2.20      3.30
5      berlin       2.44      5.33
6    new york       2.50      1.44
7      dakota       2.00      5.40
8     jakarta       3.40      4.50
9      london       1.10      2.44