![](/img/trans.png)
[英]Forward Fill Pandas Dataframe Horizontally (along rows) without forward filling last value in each row
[英]Forward fill all except last value in python pandas dataframe
我在 Pandas 中有一个数据框,其中有几列我想转发填充值。 目前我正在做:
columns = ['a', 'b', 'c']
for column in columns:
df[column].fillna(method='ffill', inplace=True)
...但是因为列中的系列长度不同,所以在其中一些的末端留下填充值的长尾。 因为某些系列中的差距非常大,所以我不能使用 fillna 的限制参数,而不会在系列上留下填充值的长尾。
除了最后一个值外,是否可以向前填充每列中的值? 谢谢!
您可以在 lambda 函数中使用last_valid_index
来填充到那个点。
df = pd.DataFrame({
'A': [1, None, None, None],
'B': [1, 2, None, None],
'C': [1, None, 3, None],
'D': [1, None, None, 4]})
>>> df
A B C D
0 1 1 1 1
1 NaN 2 NaN NaN
2 NaN NaN 3 NaN
3 NaN NaN NaN 4
>>> df.apply(lambda series: series.loc[:series.last_valid_index()].ffill())
A B C D
0 1 1 1 1
1 NaN 2 1 1
2 NaN NaN 3 1
3 NaN NaN NaN 4
除了 Alexander 的回答之外,如果您想使用NaNs
保留底部行,您可以使用以下内容:
df2 = pd.DataFrame({
'A': [1, None, None, None, None],
'B': [1, 2, None, None, None],
'C': [1, None, 3, None, None],
'D': [1, None, None, 4, None]})
df2
A B C D
0 1 1 1 1
1 NaN 2 NaN NaN
2 NaN NaN 3 NaN
3 NaN NaN NaN 4
4 NaN NaN NaN NaN
pd.concat([df2.apply(lambda series: series.loc[:series.last_valid_index()].ffill()),
df2.loc[df2.last_valid_index()+1:]])
A B C D
0 1.0 1.0 1.0 1.0
1 NaN 2.0 1.0 1.0
2 NaN NaN 3.0 1.0
3 NaN NaN NaN 4.0
4 NaN NaN NaN NaN
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.