用列中的先前值填充数据框中的NaN值

Question

嗨，我有一个数据框，其中缺少一些值，例如：

黑色数字40和50是已经输入的值，红色数字是根据先前的值自动填充的。第2行为空白，因为没有要填写的数字。

有什么想法可以有效地做到这一点吗？我正在尝试循环，但也许有更好的方法

Answer 1

通过fillna大熊猫中的ffill方法可以轻松完成。

为说明工作原理，请考虑以下示例数据框

df = pd.DataFrame()

df['Vals'] = [1, 2, 3, np.nan, np.nan, 6, 7, np.nan, 8]

    Vals
0   1.0
1   2.0
2   3.0
3   NaN
4   5.0
5   6.0
6   7.0
7   NaN
8   8.0

要填充缺失值，请执行以下操作

df['Vals'].fillna(method='ffill', inplace=True)

    Vals
0   1.0
1   2.0
2   3.0
3   3.0
4   3.0
5   6.0
6   7.0
7   7.0
8   8.0

Answer 2

对此有一个直接的同义词功能，pandas.DataFrame.ffill

df['Vals',inplace=True]