在pandas DataFrame中更改每个组的第一个元素

Question

我想确保val2每个对应的第一个值vintage是NaN.目前已有两个NaN,但我想确保0.53也改变NaN.

df = pd.DataFrame({
        'vintage': ['2017-01-01', '2017-01-01', '2017-01-01', '2017-02-01', '2017-02-01', '2017-03-01'],
        'date': ['2017-01-01', '2017-02-01', '2017-03-01', '2017-02-01', '2017-03-01', '2017-03-01'],
        'val1': [0.59, 0.68, 0.8, 0.54, 0.61, 0.6],
        'val2': [np.nan, 0.66, 0.81, 0.53, 0.62, np.nan]
    })

这是我到目前为止所尝试的:

df.groupby('vintage').first().val2 #This gives the first non-NaN values, as shown below

vintage
2017-01-01    0.66
2017-02-01    0.53
2017-03-01     NaN

df.groupby('vintage').first().val2 = np.nan #This doesn't change anything
df.val2

0     NaN
1    0.66
2    0.81
3    0.53
4    0.62
5     NaN

Answer 1

您不能分配聚合的结果,也first忽略现有的NaN,您可以做的是调用head(1),它将返回每个组的第一行,并传递索引loc以掩盖orig df以覆盖这些列值:

In[91]
df.loc[df.groupby('vintage')['val2'].head(1).index, 'val2'] = np.NaN
df:

Out[91]: 
         date  val1  val2     vintage
0  2017-01-01  0.59   NaN  2017-01-01
1  2017-02-01  0.68  0.66  2017-01-01
2  2017-03-01  0.80  0.81  2017-01-01
3  2017-02-01  0.54   NaN  2017-02-01
4  2017-03-01  0.61  0.62  2017-02-01
5  2017-03-01  0.60   NaN  2017-03-01

在这里你可以看到head(1)返回每个组的第一行:

In[94]:
df.groupby('vintage')['val2'].head(1)
Out[94]: 
0     NaN
3    0.53
5     NaN
Name: val2, dtype: float64

first除非只有NaN该组的值,否则将返回第一个非NaN的对比:

In[95]:
df.groupby('vintage')['val2'].first()

Out[95]: 
vintage
2017-01-01    0.66
2017-02-01    0.53
2017-03-01     NaN
Name: val2, dtype: float64