Python pandas：如何从特定列中选择第一个不是“None”的值？

Question

我想用第一个非None值填充数据集的指定列。例如，给定df：

col_name
None
None
A
A
B
B

输出应该是：

col_name
A
A
A
A
B
B

对此有任何帮助，将非常感谢。 提前致谢。 卡罗

Answer 1

df.update(df.col_name.iloc[:df.col_name.notnull().argmax() + 1].bfill())

df

  col_name
0        A
1        A
2        A
3        A
4        B
5        B

相同的想法，但不同

i = df.col_name.notnull().argmax()
df.col_name.values[:i] = df.col_name.values[i]

如果None值实际上是'None'

中的字符串

i = df.col_name.ne('None').argmax()
df.col_name.iloc[:i] = df.col_name.iloc[i]

Answer 2

您可以通过dataframe.values变量将值转换为numpy数组，然后循环遍历它，与numpy.nan相比，将值设置为true

例如

colName = df [＆＃39; col_name＆＃39;]。值

colName [numpy.isnan（colName）] =＆＃39; A＆＃39;