将diffs向下应用于pandas数据框的列

Question

我想将diffs向下应用于大熊猫数据框。 例如：

A      B      C
23   40000    1
24    nan    nan
nan  42000    2

我想要类似的东西：

A    B       C
23  40000    1
24  40000    1
24  42000    2

我尝试了大熊猫groupby的变体。我认为这可能是正确的方法。 （或在列下应用一些功能，但不确定是否有效，如果我错了，请纠正我）

我能够“对列进行差异化”并得到如下结果：

A     B     C
24  42000   2

通过为每列调用：df = df.groupby（'col'，as_index = False）.last（），但这不是我想要的。我不是熊猫专家，如果这是一个愚蠢的问题，我深表歉意。

上面解释了

Answer 1

看看这个：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html

df = df.fillna(method='ffill')