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python - 填充奇怪的行为，当有重复的列名时

coder 2023-08-16 原文

我有一个 DataFrame 如下所示

df=pd.DataFrame({'A':[np.nan,1,1,np.nan],'B':[2,np.nan,2,2]},index=[1,1,2,2])
df.columns=['A','A']

现在我想ffill groupby index 的值，首先我尝试

df.groupby(level=0).ffill()

返回错误码

> ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)

它看起来像一个错误，然后我尝试使用 apply，它返回预期的输出。

df.groupby(level=0).apply(lambda x : x.ffill())
     A    A
1  NaN  2.0
1  1.0  2.0
2  1.0  2.0
2  1.0  2.0

供您引用，当列是唯一的时，它只是(Q2) 正常，但是，创建一个索引列并且列名称是 NaN

df.columns=['C','D']
df.groupby(level=0).ffill()
   NaN    C    D
1    1  NaN  2.0
1    1  1.0  2.0
2    2  1.0  2.0
2    2  1.0  2.0

Question :
1 Is this a bug ? why apply can still work with this type situation ?

2 why groupby with index and ffill, it creates the additional columns ?

最佳答案

它确实看起来有问题。只是想注意，根据 pandas documentation .ffill() 方法是 .fillna(method='ffill') 的同义词。使用后者为 pandas 版本 0.23.4 中的两个示例生成预期的输出，没有任何错误或额外的列。希望对您有所帮助。

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({'A':[np.nan,1,1,np.nan],'B':[2,np.nan,2,2]},index=[1,1,2,2])

df.columns=['A','A'] #dup column names
df.groupby(level=0).fillna(method='ffill')

Output:
    A   A
1   NaN 2.0
1   1.0 2.0
2   1.0 2.0
2   1.0 2.0

关于python - 填充奇怪的行为，当有重复的列名时，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55616929/

列名pythoncodesection39pandas

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