日付で行をグループ化し、NaN値を上書きする

Question

私はこの質問のために簡略化された以下の構造のデータフレームを持っています。

A   B C D E 
0 2014/01/01 nan nan 0.2 nan 
1 2014/01/01 0.1 nan nan nan 
2 2014/01/01 nan 0.3 nan 0.7 
3 2014/01/02 nan 0.4 nan nan 
4 2014/01/02 0.5 nan 0.6 0.8 

ここで私が持っているのは、複数のタイムスタンプ間の一連の読み取り値です。列B、C、DおよびEは異なる位置を表す。私が読み込んでいるデータは、指定されたタイムスタンプで特定の場所からデータを取り、他の場所の値を入力するように設定されています。

私がしたいことは、.GroupBy()コマンドで簡単に行うことができるタイムスタンプでデータをグループ化することです。そこから、グループ化されたデータのナノ値に、後の行で取られた有効な値を上書きして、次の結果が得られるようにします。

A   B C D E 
0 2014/01/01 0.1 0.3 0.2 0.7 
1 2014/01/02 0.5 0.4 0.6 0.8 

これを達成するにはどうすればよいですか？

Answer 1

DataFrameGroupBy.aggでdf.groupbyをお試しください：

In [528]: df.groupby('A', as_index=False, sort=False).agg(np.nansum) 
Out[528]: 
      A B C D E 
0 2014/01/01 0.1 0.3 0.2 0.7 
1 2014/01/02 0.5 0.4 0.6 0.8 

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DataFrameGroupBy.sumと短いバージョン（感謝MaxU！）：

In [537]: df.groupby('A', as_index=False, sort=False).sum() 
Out[537]: 
      A B C D E 
0 2014/01/01 0.1 0.3 0.2 0.7 
1 2014/01/02 0.5 0.4 0.6 0.8 

Answer 2

あなたはpandasfirst

df.groupby('A', as_index=False).first() 


      A B C D E 
0 1/1/2014 0.1 0.3 0.2 0.7 
1 1/2/2014 0.5 0.4 0.6 0.8 

を使用してこれを試すことができます