Wie fülle ich NaN-Werte in einem Pandas-Datenrahmen mit vorhergehenden oder folgenden Werten?

Ersetzen von NaNs durch vorhergehende oder nachfolgende Werte im Pandas DataFrame

Frage

Betrachten Sie einen DataFrame mit NaNs:

In [1]:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])

In [2]:
df
    0   1   2
0   1   2   3
1   4 NaN NaN
2 NaN NaN   9

Das Ziel besteht darin, jedes NaN durch den nächstgelegenen Nicht-NaN-Wert in derselben Spalte oben zu ersetzen Es. Gehen Sie davon aus, dass die erste Zeile niemals NaNs enthält.

Antwort

Eine effiziente Möglichkeit, dies zu erreichen, ist die Verwendung der Fillna-Methode des DataFrame:

In [3]:
df.fillna(method='ffill')
    0   1   2
0   1   2   3
1   4   2   3
2   4   2   9

Die Fillna-Methode verwendet die Forward Fill (ffill)-Strategie, die NaNs durch die letzte gültige Beobachtung darin ersetzt Spalte.

Um das Gegenteil zu erreichen, können Sie die bfill-Methode (Rückwärtsfüllung) verwenden:

In [4]:
df.fillna(method='bfill')
    0   1   2
0   1   2   3
1   4   4   3
2   9   9   9

Die fillna-Methode ändert den DataFrame nicht direkt. Um den ursprünglichen DataFrame zu aktualisieren, legen Sie inplace=True:

In [5]:
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

In [6]:
df
    0   1   2
0   1   2   3
1   4   2   3
2   4   2   9

fest

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