假设我有一个带有一些nan的数据框架:
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])
>>> df
0 1 2
0 1 2 3
1 4 NaN NaN
2 NaN NaN 9
我需要做的是将每个NaN替换为上面同一列中的第一个非NaN值。假定第一行永远不会包含NaN。对于前面的例子，结果是
0 1 2
0 1 2 3
1 4 2 3
2 4 2 9
我可以一列一列地循环整个DataFrame，一个元素一个元素地循环，然后直接设置值，但是有没有一种简单的(最好是无循环的)方法来实现这一点呢?
当前回答
ffill现在有自己的方法pd. dataframe。ffill
df.ffill()
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 2.0 3.0
2 4.0 2.0 9.0
其他回答
我在尝试这个解决方案时注意到的一件事是，如果你在数组的开始或结束有N/A, ffill和bfill不太工作。两者都需要。
In [224]: df = pd.DataFrame([None, 1, 2, 3, None, 4, 5, 6, None])
In [225]: df.ffill()
Out[225]:
0
0 NaN
1 1.0
...
7 6.0
8 6.0
In [226]: df.bfill()
Out[226]:
0
0 1.0
1 1.0
...
7 6.0
8 NaN
In [227]: df.bfill().ffill()
Out[227]:
0
0 1.0
1 1.0
...
7 6.0
8 6.0
还有熊猫。插值，我认为它提供了更多的控制
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])
df=df.interpolate(method="pad",limit=None, downcast="infer") #downcast keeps dtype as int
print(df)
0 1 2
0 1 2 3
1 4 2 3
2 4 2 9
ffill现在有自己的方法pd. dataframe。ffill
df.ffill()
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 2.0 3.0
2 4.0 2.0 9.0
只是同意ffill方法，但一个额外的信息是，你可以限制向前填充关键字参数限制。
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [None, None, 6], [None, None, 9]])
>>> df
0 1 2
0 1.0 2.0 3
1 NaN NaN 6
2 NaN NaN 9
>>> df[1].fillna(method='ffill', inplace=True)
>>> df
0 1 2
0 1.0 2.0 3
1 NaN 2.0 6
2 NaN 2.0 9
现在使用limit关键字参数
>>> df[0].fillna(method='ffill', limit=1, inplace=True)
>>> df
0 1 2
0 1.0 2.0 3
1 1.0 2.0 6
2 NaN 2.0 9
可以使用fillna删除或替换NaN值。
南删除
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])
df.fillna(method='ffill')
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 2.0 3.0
2 4.0 2.0 9.0
南Replace
df.fillna(0) # 0 means What Value you want to replace
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 9.0
参考pandas.DataFrame.fillna
