用最大列填充NaNs

Question

我的数据：

df = pd.DataFrame({'a':[2, np.nan, 2, np.nan],
                   'b':[np.nan, np.nan, 3, 3]})

a      b
2      np.nan
np.nan np.nan
2       3
np.nan  3

希望获得

a      b
2      3
2      3
2      3
2      3

尝试过填充

df = df.ffill()
a      b
2      np.nan
2      np.nan
2      3
2      3

尝试进行正向填充，但是因为我在b中将nan作为第一行，所以我仍然在b中使用nan。我该如何填充每一行的唯一值呢？ （所有列均具有重复值或np.nan）

Answer 1

绑定一个bfill通话：

df.ffill().bfill()

     a    b
0  2.0  3.0
1  2.0  3.0
2  2.0  3.0
3  2.0  3.0

---

要在可能的情况下允许将熊猫降落到int s，请使用

df.ffill().bfill(downcast='infer')

   a  b
0  2  3
1  2  3
2  2  3
3  2  3

---

另一个选项是fillna和max。

df.fillna(df.max(), downcast='infer')

   a  b
0  2  3
1  2  3
2  2  3
3  2  3

max会忽略NaN，因此是一个很好的选择。