根据可用值填充缺少的列值

Question

当每个农场有1-4个品种，但不能是同一个农场中具有相同的variety指数的两个品种时，如何从同列中填充缺失的ripening值？假设列包含所有可能的方案。

例如，在下面的样本中，“帝国”和“蜂蜜脆”具有相同的ripening，但它们来自不同的农场。

一个示例df (较大数据帧的一部分)：

df = pd.DataFrame(
        {'farm':   [419,382, 382, 382, 411, 411, 411],
         'variety': ['Gala', 'Gala', 'Empire', '', 'Honeycrisp', '', 'Fuji'],
         'ripening':[2,2,3,3,3,3,6],
         'D': np.random.randn(7)*10,
         'E': list('abcdefg')
         }
     )

df
Out[223]: 
   farm      variety  ripening          D  E
0    419        Gala         2  12.921246  a
1    382        Gala         2  -2.776150  b
2    382      Empire         3   3.551226  c
3    382                     3   2.715187  d
4    411  Honeycrisp         3 -13.557640  e
5    411                     3 -11.525100  f
6    411        Fuji         6  -3.660661  g

我想要的输出：

   farm      variety  ripening          D  E
0    419        Gala         2  12.921246  a
1    382        Gala         2  -2.776150  b
2    382      Empire         3   3.551226  c
3    382      Empire         3   2.715187  d
4    411  Honeycrisp         3 -13.557640  e
5    411  Honeycrisp         3 -11.525100  f
6    411        Fuji         6  -3.660661  g

Answer 1

使用：

#create NaNs instead empty strings
df['variety'] = df['variety'].replace('', np.nan)

#test if only 1 unique category per ripening and farm
m = m = df.groupby(['farm','ripening'])['variety'].transform('nunique').eq(1)

#only for filtered rows forward filling values per groups
df.update(df[m].groupby(['farm','ripening'])['variety'].ffill())
print (df)
   farm     variety  ripening          D  E
0   419        Gala         2 -12.571434  a
1   382        Gala         2   1.839992  b
2   382      Empire         3  18.946881  c
3   382      Empire         3   6.552552  d
4   411  Honeycrisp         3  11.755782  e
5   411  Honeycrisp         3  11.272973  f
6   411        Fuji         6   7.416918  g