在python pandas中，如何将NaN值填充到最接近的值？

Question

当替换值为静态时，在Pandas Dataframe中填充NaN值很容易。

但我需要做的是从索引0迭代列并记住最后观察到的非NaN值并用它替换NaN值。

index       cur_price 
2017-07-01  1000
2017-07-02  NaN
2017-07-03  12000
2017-07-04  13000
2017-07-05  NaN
2017-07-06  9000
2017-07-07  9500
2017-07-08  NaN
2017-07-09  NaN

它应该成为

index       cur_price
2017-07-01  1000
2017-07-02  1000
2017-07-03  12000
2017-07-04  13000
2017-07-05  13000
2017-07-06  9000
2017-07-07  9500
2017-07-08  9500
2017-07-09  9500

pandas中有很好的功能吗？

Answer 1

试试这个

df.ffill()


Out[17]: 
        index  cur_price
0  2017-07-01     1000.0
1  2017-07-02     1000.0
2  2017-07-03    12000.0
3  2017-07-04    13000.0
4  2017-07-05    13000.0
5  2017-07-06     9000.0
6  2017-07-07     9500.0
7  2017-07-08     9500.0
8  2017-07-09     9500.0