如何将DataFrame中的null值替换为连续递增的序列编号？

你写的代码不生效有两个原因：

• 采用了链式索引df_1['val'][df_1['val'].isnull()]的方式赋值，会触发pandas的SettingWithCopyWarning，不会实际修改原DataFrame，正确赋值应该用.loc索引
• 逻辑不符合需求：对空值切片做ffill()得到的还是空值，直接加全量空值计数的逻辑也无法实现「非空值后的空值按顺序递增计数」的效果

正确实现方案 #

你需要先对val列的非空值做分组，每遇到一个非空值就开启新分组，每个分组内的空值直接用组内序号填充即可，示例代码如下：
首先构造测试数据：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'id': [1,2,3,4,5],
    'val': [40, np.nan, np.nan, 30, np.nan]
})

一行代码即可实现需求：

df['val'] = df['val'].fillna(df.groupby(df['val'].notna().cumsum()).cumcount() + 1)

运行后df的输出结果与要求一致：

id   val
0   1  40.0
1   2   1.0
2   3   2.0
3   4  30.0
4   5   3.0

如果需要val列为整数类型，可以额外执行df['val'] = df['val'].astype(int)做类型转换。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user458