例如:按照IDind相同的原则,将索引8656的fractional_rank(1989年的值)的值赋值到9360(1991年)那一行,并且8656行的值不变,最好不用生成新变量。意思是1989年的fractional_rank值不变,1991年fractional_rank的值等于1989年的。
还有为啥我的IDind按照以下操作后还是科学计算显示。
如果每个id都是两条数据, 且排序好了, 可以试试:
data.loc[data['WAVE']==1991,'fractional_rank'] = data[data['WAVE']==1989]['fractional_rank'].tolist()
# 还有一个办法是将1991都改为缺失值, 然后用上一个格的值批量填充
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