根据其左侧单元格的值在熊猫数据框中填充NaN值

Question

我试图用一个零填充一个非常大的熊猫数据框中的NaN，但前提是在同一行中但在其左侧的单元格中有非NaN值。因此，例如，从此输入DataFrame，

input = pd.DataFrame([[1, np.NaN, 1.5, np.NaN], [np.NaN, 2, np.NaN, np.NaN]], index=['A', 'B'], columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'])

如下所示：

    col1    col2    col3    col4
A   1.0     NaN     1.5     NaN
B   NaN     2.0     NaN     NaN

预期输出为：

    col1    col2    col3    col4
A   1.0     0       1.5     0
B   NaN     2.0     0       0

查看[B，col1]如何保持Nan，因为它的左边没有not-NaN值，但是所有四个[A，col2]，[A，col4]，[B，col3]和[B，col4]填充了零（因为存在较左的非NaN值）。

有人对如何进行此操作有任何想法吗？非常感谢！

Answer 1

使用前向填充缺失值并测试不缺失，并通过测试缺失值并通过此掩码分配0：

df[df.ffill(axis=1).notna() & df.isna()] = 0
print (df)
   col1  col2  col3  col4
A   1.0   0.0   1.5   0.0
B   NaN   2.0   0.0   0.0

或者您可以对测试值不等于0的值使用累计和：

df[df.fillna(0).cumsum(axis=1).ne(0) & df.isna()] = 0
print (df)
   col1  col2  col3  col4
A   1.0   0.0   1.5   0.0
B   NaN   2.0   0.0   0.0