【数据分析面试】34.填充NaN值 (Python:groupby/sort_value/ffill)

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题目:填充NaN值 (Python)

给定一个包含三列的DataFrame:client_id、ranking、value

编写一个函数,将value列中的NaN值用相同client_id的前一个非NaN值填充,按升序排列。

如果不存在前一个client_id,则返回前一个值。

输入:

print(clients_df)
client_idrankingvalue
100111000
10012NaN
100131200
100211500
100221250
10023NaN
100311100
10032NaN

输出:

client_idrankingvalue
100111000
100211500
100311100
100121000
100221250
100321100
100131200
100231250

答案

解题思路

该问题的关键在于确定每个NaN值应该被填充的值。我们需要按照client_idranking升序排列DataFrame,并逐行处理NaN值。

答案代码

import pandas as pddef fill_nan(df):df.sort_values(by=['client_id', 'ranking'], inplace=True)  # 按client_id和ranking升序排列df['value'] = df.groupby('client_id')['value'].ffill()  # 使用前一个非NaN值填充NaNreturn df# 示例DataFrame
clients_df = pd.DataFrame({'client_id': [1001, 1001, 1001, 1002, 1002, 1002, 1003, 1003],'ranking': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2],'value': [1000, None, 1200, 1500, 1250, None, 1100, None]
})print(fill_nan(clients_df))

groupby/sort_value/ffill

groupby()

官方文档:
pandas.DataFrame.groupby — pandas 2.2.2 documentation

语法说明:

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True,dropna=True)
  • by: 指定用于分组的列名或列名列表。
  • axis: 指定分组的轴向,默认为 0 表示按行分组。
  • level: 如果轴是多层索引的,则指定要在该级别上分组。
  • as_index: 指定是否将分组键作为索引,默认为 True。
  • dropna: 指定是否将 NaN 值排除在分组之外,默认为 True。

参数axis : 在2.1.0之后的版本被移除。对于 axis=1,使用 frame.T.groupby(...)

sort_values()

官方文档:pandas.DataFrame.sort_values — pandas 2.2.2 documentation

语法说明:

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False)
  • by: 指定用于排序的列名或列名列表。
  • axis: 指定排序的轴向,默认为 0 表示按行排序。
  • ascending: 指定是否按升序排序,默认为 True。
  • inplace: 指定是否在原地排序,默认为 False。

ffill()

官方文档 :pandas.DataFrame.ffill — pandas 2.2.2 documentation

语法说明:

DataFrame.ffill(axis=None, inplace=False, limit=None)
  • axis: 指定填充方向,默认为 None 表示沿着列的方向填充。
  • inplace: 指定是否在原地填充,默认为 False。
  • limit: 指定填充的最大连续 NaN 值的数量,默认为 None 表示不限制。

ffill 是 “forward fill”,向前填充缺失值,与之相对应的是bfill ,全称是 “backward fill”,意思是向后填充缺失值,即使用后一个非 NaN 值来填充缺失值。

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