將 nan 值水平填充到 dataframe

Question

我有一個大的 dataframe，數據設置如下：

df = [
[0, 1, 2, nan, nan, 5, nan, nan],
[nan, 1, 2, 3, nan, nan, 6, nan],
[nan, nan, 3, 4, nan, 6, nan, nan]
 ]

Expected Output: 
df=[
[0, 1, 2, nan, nan, nan, nan, nan], 
[nan, 1, 2, 3, nan, nan, nan, nan],
[nan, nan, 3, 4, nan, 6, nan, nan]
]

我試圖找出一個應用 function 按行刪除值並在出現數值時用 nan 替換它們，然后是 nan 值，基本上刪除數據中的 5 和 6 值。

謝謝！

Answer 1

很難理解你的意思，但如果你只是想用 nan 替換給定的值，你可以使用 np.where

df = pd.DataFrame(np.where(df==5, np.nan, df))

Answer 2

我通過遍歷列來解決這個問題（知道我以為我想做一個行循環，但這很有效）。 我通過查看所有先前的行來確定這一點，確定是否有一個 nan、一個數字、一個 nan，以及當前列是否是數字。

感謝所有的幫助！