Inserisci dati mancanti panda con precedenti valore non mancante, raggruppati per chiave

Question

ho a che fare con i panda DataFrames come questo:

id x 
0 1 10 
1 1 20 
2 2 100 
3 2 200 
4 1 NaN 
5 2 NaN 
6 1 300 
7 1 NaN 

Vorrei sostituire ogni NAN 'x' con il precedente non-NAN 'x' da una riga con lo stesso valore 'id':

id x 
0 1 10 
1 1 20 
2 2 100 
3 2 200 
4 1 20 
5 2 200 
6 1 300 
7 1 300 

c'è qualche modo liscia per farlo senza loop manualmente su righe?

Answer 1

è possibile eseguire un'operazione groupby/forward-fill su ciascun gruppo:

import numpy as np 
import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'id': [1,1,2,2,1,2,1,1], 'x':[10,20,100,200,np.nan,np.nan,300,np.nan]}) 
df['x'] = df.groupby(['id'])['x'].ffill() 
print(df) 

cede

id  x 
0 1 10.0 
1 1 20.0 
2 2 100.0 
3 2 200.0 
4 1 20.0 
5 2 200.0 
6 1 300.0 
7 1 300.0