问题
>>> df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],... [3, 4, np.nan, 1],... [np.nan, np.nan, np.nan, 5],... [np.nan, 3, np.nan, 4]],... columns=list('ABCD'))>>> df A B C D0 NaN 2.0 NaN 01 3.0 4.0 NaN 12 NaN NaN NaN 53 NaN 3.0 NaN 4 上面每列的NaN，希望前面一个有效数据填补，即如下效果:
A B C D0 NaN 2.0 NaN 01 3.0 4.0 NaN 12 3.0 4.0 NaN 53 3.0 3.0 NaN 4
解决
>>> df.fillna(method='ffill') A B C D0 NaN 2.0 NaN 01 3.0 4.0 NaN 12 3.0 4.0 NaN 53 3.0 3.0 NaN 4
ffill就是使用上一个有效数据进行NaN的数据填补。文档说明如下:
method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None
Method to use for filling holes in reindexed Series pad / ffill: propagate last valid observation forward to next valid backfill / bfill: use NEXT valid observation to fill gap