Question

假设我的数据框如下：

df =
       0    1    2
  0  1.0  2.0  3.0
  1  4.0  5.0  NaN
  2  6.0  NaN  NaN

然后可以使用df.fillna(method='ffill', axis=1)获取：

     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  4.0  5.0  5.0
2  6.0  6.0  6.0

即。我向前填充行。但是，现在我的数据框号为-1而不是np.nan。 Pandas有replace函数也有可能使用method='ffill'，但replace()不接受轴参数，所以要获得与上面相同的结果，我需要调用{ {1}}。由于转置非常昂贵（特别是考虑到我正在处理数千兆字节的数据帧），这不是一个选择。我怎样才能达到预期的效果？

Answer 1

使用mask和ffill

df.mask(df.eq(-1)).ffill(axis=1)

     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  4.0  5.0  5.0
2  6.0  6.0  6.0

Answer 2

IIUC，mask使用ffill和axis=1：

df1 = df.fillna(-1.0)

df1.mask(df1 == -1).ffill(1)

输出：

     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  4.0  5.0  5.0
2  6.0  6.0  6.0

Answer 3

在使用pd.DataFrame.ffill之前，您可以将-1值转换为NaN：

print(df)

     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  4.0  5.0 -1.0
2  6.0 -1.0 -1.0

res = df.replace(-1, np.nan)\
        .ffill(axis=1)

print(res)

     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  4.0  5.0  5.0
2  6.0  6.0  6.0

更改pandas的轴更换ffill

3 个答案: