私はこのデータを持っています
import pandas as pd
data = {'Code': ['20','22','21','21','21','21','20','20','20','20'],
'Code2': ['1', '5', '2', '', '2', '2', '1', '', '1', '1']}
df = pd.DataFrame (data, columns = ['Code','Code2'])
Code Code2
0 20 1
1 22 5
2 21 2
3 21
4 21 2
5 21 2
6 20 1
7 20
8 20 1
9 20 1
Code2以前の関連付けに基づいて、不足している値を埋めようとしています。したがって、Codeが20の場合Code2は1であり、の場合Codeは21でCode2あることがわかります。私の出力は次のようになります。
Code Code2
0 20 1
1 22 5
2 21 2
3 21 2
4 21 2
5 21 2
6 20 1
7 20 1
8 20 1
9 20 1
私はいくつかの結合を使用してそれを行うことができると考えましたが、可能であれば1つのライナーを使用することに熱心です。
使用drop_duplicatesとmap：
data = {'Code': ['20','22','21','21','21','21','20','20','20','20'],
'Code2': ['1', '5', '2', '', '2', '2', '1', '', '1', '1']}
df = pd.DataFrame (data, columns = ['Code','Code2'])
m = df.drop_duplicates('Code').set_index('Code')['Code2']
df['Code2'] = df['Code'].map(m)
df
出力：
Code Code2
0 20 1
1 22 5
2 21 2
3 21 2
4 21 2
5 21 2
6 20 1
7 20 1
8 20 1
9 20 1
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