NaN을 이전 값으로 채우는 Pandas 데이터 프레임의 2 개 열 병합

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기계 공급

데이터 프레임이 있습니다.

         State                           RegionName
0      Alabama                              Alabama
1          NaN                               Auburn
2          NaN                             Florence
3          NaN                         Jacksonville
4          NaN                           Livingston
5          NaN                           Montevallo
6          NaN                                 Troy
7          NaN                           Tuscaloosa
8          NaN                             Tuskegee
9       Alaska                               Alaska
10         NaN                            Fairbanks
11     Arizona                              Arizona
12         NaN                            Flagstaff
13         NaN                                Tempe
14         NaN                               Tucson

어떻게 돌아갈 수 있습니까?

DataFrame([["Alabama", "Auburn"], 
           ["Alabama", "Florence"], .
            .., 
           ["Alaska", "Fairbanks"],  
           ["Arizona", "Flagstaff"],  
           ...], columns=["State", "RegionName"])

그래서 모든 값이 멋지게 병합됩니까?

나는 시도 df['State'] = df['State'].apply(lambda x: df['RegionName'])했지만 새로운 State가 시작될 때 RegionName에 새로운 State를 할당하는 논리가 부족합니다.

이스 르엘

필요 ffill:

df['State'] = df['State'].ffill()
print (df)
      State    RegionName
0   Alabama       Alabama
1   Alabama        Auburn
2   Alabama      Florence
3   Alabama  Jacksonville
4   Alabama    Livingston
5   Alabama    Montevallo
6   Alabama          Troy
7   Alabama    Tuscaloosa
8   Alabama      Tuskegee
9    Alaska        Alaska
10   Alaska     Fairbanks
11  Arizona       Arizona
12  Arizona     Flagstaff
13  Arizona         Tempe
14  Arizona        Tucson

이 기사는 인터넷에서 수집됩니다. 재 인쇄 할 때 출처를 알려주십시오.

침해가 발생한 경우 연락 주시기 바랍니다[email protected] 삭제

에서 수정2021-06-18

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Pandas는 시간 열로 두 개의 데이터 프레임을 병합합니다.

3 개의 열에서 일치하는 값을 기반으로하는 여러 데이터 프레임을 단일 데이터 프레임으로 병합

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일치하는 날짜별로 2 개의 데이터 프레임 열을 하나로 병합

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