如何将 groupby.first() 与变换函数一起使用

我想使用 groupby.first() 函数查找组的第一个非空值并将该值转换为组中的每一行。

我尝试过以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np
raw_data = {'col1': ['a','a','a','b','b','b','b','b','b','c','c','c','c','c'],
            'col2': [np.nan,np.nan,6,0,2,0,8,2,2,3,0,0,4,5]}
df=pd.DataFrame(raw_data)
df['col3'] = df.groupby('col1')['col2'].transform(lambda x: x.first())
df

我想要一个看起来像这样的 df ：

  col1 col2 col3
    a NaN   6
    a NaN   6
    a 6     6
    b 0     0
    b 2     0
    b 0     0
    b 8     0
    b 2     0
    b 2     0
    c 3     3
    c 0     3
    c 0     3
    c 4     3
    c 5     3

我收到以下错误： 类型错误：first() 缺少 1 个必需的位置参数：'offset'

有趣的是，如果我运行相同的代码并将 first() 替换为 sum()，那么它将返回该组的每一行的每个组的总和。第一个（）函数将不起作用。为什么不？任何帮助将不胜感激！

和你的lambda你正在尝试使用Series.first，这仅对具有 DatetimeIndex 的 Series 有意义。

你要GroupBy.first，可以使用命名别名来访问'first'.

df['col3'] = df.groupby('col1')['col2'].transform('first')