データフレームの空白に条件次第で値を追加したい

Question

前提

pythonのpandasでエクセル集計をしていますが、空白に条件次第で値を追加した上で集計が必要です。
何日か悩んでおりますが、どのような方法があるのかわからず、解決出来ません・・・
申し訳ございませんがお力添えいただけないでしょうか。
sqlやqueryで条件によるデータ抽出を試しましたが、
抽出が上手くいかず、pythonで書き込みが一番早いかと思っております。

実現したいこと

製番カラムの数字が同じだった場合に、
部門カラムの空白に、同じ製番カラムに入力されている部門カラムの数字を入れたい。
文章ではわかりづらいと思いますので画像にて例を添付します。

###試したコード

df２=df1.groupby(["加工日","部門","品目"]).sum()[["受入数"]]
df2.to_excel("C:/Users/yokoc/Desktop/完成量.xlsx")

部門でグループピングしているので空白となってしまっていると
受入数の合計にカウントされません・・・
部門に製番と同様の部門番号が入れば部門毎の合計数量が算出出来ます。

###調べたこと
主にデータ抽出方法の変更を調べました。
①SQLを使用し、データを持ってくる方法を変更する
②python queryを使用し、データの抽出方法を変更する

Comments

[melian]

製番でグルーピングして部門列を bfill() すればよいのかなと思います。

[meg_]

> 何日か悩んでおりますが、
調べたこと、試したコード等ありませんか？

Answer 1

import pandas as pd
import io

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

csv_data = '''
製番,品目,部門
62206136,2B,
62206136,2B,62107
62206136,2B,62107
62206137,2B,
62206137,2B,
62206137,2B,62108
62206137,2B,62108
62206137,2B,62108
62206137,2B,62108
62206137,2B,62108
62206137,2B,62108
62206137,2B,62108
62206137,2B,62108
62206138,2B,
62206138,2B,67201
62206138,2B,67201
'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data))

#
df['部門'] = df.groupby('製番')['部門'].bfill().astype(int)
print(df)

製番	品目	部門
62206136	2B	62107
62206136	2B	62107
62206136	2B	62107
62206137	2B	62108
62206137	2B	62108
62206137	2B	62108
62206137	2B	62108
62206137	2B	62108
62206137	2B	62108
62206137	2B	62108
62206137	2B	62108
62206137	2B	62108
62206137	2B	62108
62206138	2B	67201
62206138	2B	67201
62206138	2B	67201

Comments

[F91_]

ValueError: cannot convert float NaN to integerのエラーが出てきますので、
調べた所、astype(int)の所でデータ型が一致しなくなっていると思います。
以下が使用コードです。

df2 = pd.read_csv("C:/Users/yokoc/Desktop/出庫.csv",dtype=object,encoding="cp932")
df2["加工日"]=pd.to_datetime(df2["加工日"])#日付が文字列なので日付型へ変換
df2["加工日"]=df2["加工日"].dt.strftime("%Y%m")#月へ変換 dtに注意
df2['完成部門コード'] = df2.groupby('製番（ロット番号）')['完成部門コード'].bfill().astype(int)

[melian]

では astype(int) を削るとよいかとおもいます。