Pandas DataFrame 中的無循環 NaN 替換
替換 Pandas DataFrame 中的 NaN 值可能是一項常見任務。一種方法是用其上方的第一個非 NaN 值迭代來取代 NaN。然而，這種方法效率低下，而且容易出錯。
幸運的是，Pandas 提供了一種更有效率且無循環的方法來使用 fillna 方法來完成此任務。透過將方法指定為「ffill」（前向填充），Pandas 會將最後一個有效觀察向前傳播到下一個有效觀察：
這會產生以下DataFrame：
fillna方法還允許使用「bfill」（向後填充）進行向後填充（從底部填充）方法：
預設情況下，fillna 方法不會就地修改原始 DataFrame。若要修改原始 DataFrame，請指定 inplace=True:
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