[英]Fill NaN values in dataframe with previous values in column
在熊猫fillna中 ,可以使用ffill
方法轻松完成此操作 。
为了说明工作原理,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
要填补缺失的值,请执行此操作
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
有一个直接的同义词函数pandas.DataFrame.ffill
df['Vals',inplace=True]
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