下面是一个使用Python pandas库的示例代码,按照第三列进行分组,并使用第二列的百分比变化填充空值的列:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'Column1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'Column2': [10, 20, 30, 40, None, 60],
'Column3': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照第三列进行分组,并使用第二列的百分比变化填充空值的列
df['Filled_Column'] = df.groupby('Column3')['Column2'].apply(lambda x: x.pct_change().fillna(0))
print(df)
运行以上代码,输出结果如下:
Column1 Column2 Column3 Filled_Column
0 1 10.0 A 0.000000
1 2 20.0 A 1.000000
2 3 30.0 B 0.000000
3 4 40.0 B 0.333333
4 5 NaN C 0.000000
5 6 60.0 C 0.000000
其中,Filled_Column
列是使用第二列的百分比变化填充空值得到的结果。