我的fillna()方法有問題。這是我的示例 df，它表示商店中的商品數量。我想填充所有NaN。如果有NaN，我想用前一天的值填充它，或者如果它是NaN，然后從第二天開始（相同的產品，相同的商店）。如果特定產品和商店的所有日子都是NaN，那么我想用 0 填充它。我正在尋找最好的熊貓方式來做到這一點，我有一些關于回圈的想法，但它看起來不太好。
我的 df：
day shop product quantity
0 1 shop_A apples 3.0
1 2 shop_A apples NaN
2 3 shop_A apples 1.0
3 1 shop_A bananas NaN
4 2 shop_A bananas NaN
5 3 shop_A bananas NaN
6 1 shop_B apples NaN
7 2 shop_B apples NaN
8 3 shop_B apples 2.0
9 1 shop_B bananas NaN
10 2 shop_B bananas 4.0
11 3 shop_B bananas 2.0
預期 df：
day shop product quantity
0 1 shop_A apples 3.0
1 2 shop_A apples 3.0
2 3 shop_A apples 1.0
3 1 shop_A bananas 0.0
4 2 shop_A bananas 0.0
5 3 shop_A bananas 0.0
6 1 shop_B apples 2.0
7 2 shop_B apples 2.0
8 3 shop_B apples 2.0
9 1 shop_B bananas 4.0
10 2 shop_B bananas 4.0
11 3 shop_B bananas 2.0
我也試過fillna(limit=3)，但這不是我要找的。
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用按天排序sort_values，然后執行分組bfill，然后剩下的將通過鏈接 a 獲得 0 fillna(0)：
df['quantity'] = df.sort_values(by='day')\
.groupby(['shop','product'])['quantity'].bfill(limit=3).fillna(0)
列印回來：
day shop product quantity
0 1 shop_A apples 3.0
1 2 shop_A apples 1.0
2 3 shop_A apples 1.0
3 1 shop_A bananas 0.0
4 2 shop_A bananas 0.0
5 3 shop_A bananas 0.0
6 1 shop_B apples 2.0
7 2 shop_B apples 2.0
8 3 shop_B apples 2.0
9 1 shop_B bananas 4.0
10 2 shop_B bananas 4.0
11 3 shop_B bananas 2.0
這將為NaN每個商店和產品提供第二天的價值與前一天的價值。您可以類似地使用ffill（或同時使用）和線性插值，并且您的結果會相應地改變。然而，這是您開始所需的東西。
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