Wie kann ich NaNs in einem Pandas-DataFrame effizient und ohne Schleifen durch Werte von oben ersetzen?

Schleifenfreier NaN-Ersatz in Pandas-DataFrames

Bestimmte Situationen erfordern die Manipulation von DataFrame-Werten, die NaNs enthalten. Um diesen Prozess zu optimieren, betrachten Sie das Szenario: ein DataFrame mit NaNs, die durch Nicht-NaN-Werte aus derselben Spalte darüber ersetzt werden müssen.

Eine effiziente Lösung liegt in der Fillna-Methode von Pandas. Durch Angabe des Methodenparameters als „ffill“ (Vorwärtsfüllung) werden NaNs durch die nächstgelegene gültige Beobachtung in der entsprechenden Spalte ersetzt:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])
df.fillna(method='ffill')

Diese Methode funktioniert durch „Weitergabe der letzten gültigen Beobachtung an die nächste“. gültig." Dies ist besonders nützlich, wenn die Integrität zeitlicher oder zyklischer Daten gewahrt bleibt.

Um den gegenteiligen Effekt zu erzielen, kann die „bfill“-Methode (Backfill) eingesetzt werden. Für eine Inplace-Änderung des DataFrame verwenden Sie das Argument inplace=True:

df.fillna(method='ffill', inplace=True)

Denken Sie daran, dass die erste Zeile oft als Basislinie ohne NaNs dient. Durch die Verwendung dieses Ansatzes wird der NaN-Ersatzprozess sowohl effizient als auch schleifenfrei.

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