按 pandas dataframe 中的浮點值過濾列，然后填充

Question

我有這個 dataframe：

    difer   length     
0   0.11          4
1   NaN           6
2   01_00532      54
3   NaN           32
4   NaN           12 
5   0.10          12
6   Nan           123 

我想用浮點值替換difer列中的所有其他值。 因此，將所有值更改為 0.11，直到下一個浮點值 (0.10)，然后用 0.10 重復此操作。

   difer        length     
0   0.11          4
1   0.11          6
2   0.11          54
3   0.11          32
4   0.11          12 
5   0.10          12
6   0.10          123  

對於第一部分（過濾列），我發現了一個類似的問題來過濾浮點值。

該人建議使用pd.to_numeric和 boolean 索引，但我不知道他為什么以這種形式df.SIC寫列名。 它對我不起作用：

df[pd.to_numeric(df.SIC, errors='coerce').isnull()]

對於第二部分（如何將所有值更改為 0.11 直到下一個浮點值（0.10）並用 0.10 重復），我不知道。

Answer 1

在您的列上使用pd.to_numeric ， errors='coerce'將用NaN填充所有非數值，最后使用ffill向前填充列。

df['difer'] = pd.to_numeric(df['difer'], errors='coerce').ffill()

Output

   difer  length
0   0.11       4
1   0.11       6
2   0.11      54
3   0.11      32
4   0.11      12
5   0.10      12
6   0.10     123

筆記：

通過df.difer或df['difer']訪問列沒有區別。 僅當您在列名中有空格時，這才會導致問題。 在這種情況下使用后者。