Pandas DataFrame의 NaN 값을 앞이나 뒤의 값으로 채우는 방법은 무엇입니까?

Pandas DataFrame에서 NaN을 선행 또는 후속 값으로 바꾸기

질문

NaN이 있는 DataFrame을 고려하세요:

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

목표는 각 NaN을 가장 가까운 NaN으로 대체하는 것입니다. 그 위의 동일한 열에 NaN이 아닌 값이 있습니다. 첫 번째 행에 NaN이 포함되지 않는다고 가정합니다.

답변

이를 달성하는 효율적인 방법은 DataFrame의 fillna 메서드를 사용하는 것입니다.

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

fillna 메서드는 다음을 사용합니다. NaN을 마지막으로 유효한 관측값으로 바꾸는 정방향 채우기(ffill) 전략

반대의 작업을 수행하려면 bfill 메서드(역방향 채우기)를 사용할 수 있습니다.

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

fillna 메서드는 DataFrame을 내부에서 수정하지 않습니다. 원본 DataFrame을 업데이트하려면 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

로 설정하세요.

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