如何在pandas DataFrame中用前面的值加上一些常量来替换NaN？

Question

Pandas示例数据框

    id   age   
0   1     2   
1   4     NaN 
2 NaN     NaN   
3   5     16
4   6     21
5   7     NaN

预期产出

id   age   
0   1     2   
1   4     7 
2 NaN     11   
3   5     16
4   6     21
5   7     26

如果我想要填写失踪年龄，以前的年龄+5，该怎么做？

Answer 1

这是你需要的吗？

df.age.ffill()+df.age.groupby(df.age.notnull().cumsum()).cumcount()*5
Out[539]: 
0     2.0
1     7.0
2    12.0
3    16.0
4    21.0
5    26.0
dtype: float64