重新索引分类索引时如何填充缺失值？

Question

这是我的第一篇帖子，所以请原谅我的过犯。我有一个数据框，可以使用cut对其进行分类索引。然后，我添加缺少的间隔，就像这样

n = np.arange(6)
a = [0. , 0.5, 0.7, 0.9, 1. ]
b = [0. , 1. , 2.5, 2.5, 5. ]
df = pd.DataFrame({'a':a, 'b':b} )
df.set_index(pd.cut(df.b, n), inplace=True)
bins = pd.interval_range(0, 5)
df = df.reindex(bins)

          a    b
b               
(0, 1]  0.5  1.0
(1, 2]  NaN  NaN
(2, 3]  0.7  2.5
(2, 3]  0.9  2.5
(3, 4]  NaN  NaN
(4, 5]  1.0  5.0

我想在每列中回填NaN，但是CategoricalIndex.reindex没有实现参数method。还有另一种方法可以做到这一点吗？我正在使用Pandas 0.22.0

Answer 1

您可以在熊猫中使用fillna功能并提及回填

df.fillna(method='bfill')