python – Pandas：groupby转发填充日期时间索引

我有一个包含两列的数据集：company和value.
它有一个日期时间索引,其中包含重复项(在同一天,不同的公司具有不同的值).这些值缺少数据,因此我想使用同一公司的前一个数据点转发缺少的数据.

但是,我似乎无法找到一个很好的方法来做到这一点,而不会遇到奇怪的groupby错误,这表明我做错了什么.

玩具数据：

a = pd.DataFrame({'a': [1,2,None],'b': [12,None,14]})
a.index = pd.DatetimeIndex(['2010','2011','2012'])  
a = a.unstack() 
a = a.reset_index().set_index('level_1') 
a.columns = ['company','value'] 
a.sort_index(inplace=True)

尝试的解决方案(不起作用：ValueError：无法从重复的轴重新索引)：

a.groupby('company').ffill() 
a.groupby('company')['value'].ffill() 
a.groupby('company').fillna(method='ffill')

Hacky解决方案(提供所需的结果,但显然只是一个丑陋的解决方法)：

a['value'] = a.reset_index().groupby(
    'company').fillna(method='ffill')['value'].values

可能有一种简单而优雅的方式来做到这一点,这是如何在熊猫中进行的？

a = a.set_index('company',append=True)
a = a.groupby(level=1).ffill()

a = a.reset_index(level=1)