如何按DataFrame中A列关键日期将C列0值替换为对应非0值？

首先，你的原始DataFrame定义如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['2022-09-09', '2022-09-12', '2022-09-12', '2022-09-12', '2022-09-13'],
                  'B' : ['2022-09-01', '2022-09-02', '2022-09-03', '2022-09-04', '2022-09-05'],
                  'C' : [4701.80, 0, 12571.13, 0, 3011.06]})

要实现按A列日期替换C列的0值，核心思路是按A列分组，提取每组内的非0值，再用该值替换组内的0。这里假设每个A日期对应的组里只有一个非0值（如示例中的情况），可以用以下两种简洁方法：

方法1：groupby + transform 自定义逻辑 #

# 按A列分组，对每组C列的0值替换为组内的非0值
df['C'] = df.groupby('A')['C'].transform(lambda x: x.replace(0, x[x != 0].iloc[0]))

方法2：mask + groupby 取首个有效值 #

因为每组非0值唯一，first()会直接获取到该值：

# 当C列为0时，用对应A组的首个非0值替换
df['C'] = df['C'].mask(df['C'] == 0, df.groupby('A')['C'].transform('first'))

执行后得到的目标结果：

补充说明 #

如果某个A组存在多个非0值，可根据需求修改替换规则：

• 取组内非0值的均值：lambda x: x.replace(0, x[x != 0].mean())
• 取组内非0值的最大值：lambda x: x.replace(0, x[x != 0].max())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者toerag