如何在多层索引DataFrame中按索引分组向前填充score3列

现有如下初始数据表格：

需要将其处理为以下结果：

要求仅对score3列执行组内向前填充（forward fill），填充范围限制在同一Year分组内，其他列保持不变。

步骤1：构造初始DataFrame #

先把原始数据转换成pandas的DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'Year': ['2022', np.nan, '2021', np.nan, np.nan],
    'Month': ['Jan', 'feb', 'sept', 'nov', 'dec'],
    'score1': [98, np.nan, 100, 100, 100],
    'score2': [np.nan, 39, 50, np.nan, 52],
    'score3': [100, np.nan, np.nan, 76, np.nan]
})

步骤2：补全Year列的缺失值 #

原始数据中同一Year的行仅第一行有值，先通过向前填充补全Year列：

df['Year'] = df['Year'].ffill()

步骤3：对score3执行组内向前填充 #

按Year分组后，仅对score3列执行向前填充，其他列保持原样：

df['score3'] = df.groupby('Year')['score3'].ffill()

执行完上述代码后，即可得到目标结果表格。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lost