我有一个包含 4 列的数据框:天、时间、tmin 和tmax。 tmin 显示当天的temperature_min，tmax 显示temperature_max。 我想要的是能够用那天的 tmin 和 tmax 填充一天的所有 NaN 值。例如我想转换这个数据框:
day time tmin tmax
0 01 00:00:00 NaN NaN
1 01 03:00:00 -6.8 NaN
2 01 06:00:00 NaN NaN
3 01 09:00:00 NaN NaN
4 01 12:00:00 NaN NaN
5 01 15:00:00 NaN 1.2
6 01 18:00:00 NaN NaN
7 01 21:00:00 NaN NaN
8 02 00:00:00 NaN NaN
9 02 03:00:00 -7.2 NaN
10 02 06:00:00 NaN NaN
11 02 09:00:00 NaN NaN
12 02 12:00:00 NaN NaN
13 02 15:00:00 NaN 1.8
14 02 18:00:00 NaN NaN
15 02 21:00:00 NaN NaN
到这个数据框:
day time tmin tmax
0 01 00:00:00 -6.8 1.2
1 01 03:00:00 -6.8 1.2
2 01 06:00:00 -6.8 1.2
3 01 09:00:00 -6.8 1.2
4 01 12:00:00 -6.8 1.2
5 01 15:00:00 -6.8 1.2
6 01 18:00:00 -6.8 1.2
7 01 21:00:00 -6.8 1.2
8 02 00:00:00 -7.2 1.8
9 02 03:00:00 -7.2 1.8
10 02 06:00:00 -7.2 1.8
11 02 09:00:00 -7.2 1.8
12 02 12:00:00 -7.2 1.8
13 02 15:00:00 -7.2 1.8
14 02 18:00:00 -7.2 1.8
15 02 21:00:00 -7.2 1.8
请您参考如下方法:
使用 groupby 和 transform :
df.assign(**df.groupby('day')[['tmin', 'tmax']].transform('first'))
day time tmin tmax
0 1 00:00:00 -6.8 1.2
1 1 03:00:00 -6.8 1.2
2 1 06:00:00 -6.8 1.2
3 1 09:00:00 -6.8 1.2
4 1 12:00:00 -6.8 1.2
5 1 15:00:00 -6.8 1.2
6 1 18:00:00 -6.8 1.2
7 1 21:00:00 -6.8 1.2
8 2 00:00:00 -7.2 1.8
9 2 03:00:00 -7.2 1.8
10 2 06:00:00 -7.2 1.8
11 2 09:00:00 -7.2 1.8
12 2 12:00:00 -7.2 1.8
13 2 15:00:00 -7.2 1.8
14 2 18:00:00 -7.2 1.8
15 2 21:00:00 -7.2 1.8
或者，如果您想修改原始 DataFrame 而不是返回副本:
df[['tmin', 'tmax']] = df.groupby('day')[['tmin', 'tmax']].transform('first')
