如何在沒有循環的情況下有效地用上面的值替換 Pandas DataFrame 中的 NaN？

Pandas DataFrame 中的無循環 NaN 替換

某些情況需要操作包含 NaN 的 DataFrame 值。為了簡化此過程，請考慮以下場景：一個包含 NaN 的 DataFrame，需要將其替換為上方同一列中的非 NaN 值。

pandas 的 fillna 方法是一個有效的解決方案。透過將方法參數指定為「ffill」（前向填充），NaN 將替換為對應列中最接近的有效觀察值：

import pandas as pd

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

此方法的操作方式是「將最後一個有效觀察值向前傳播到下一個有效觀察值」有效的。 「這在保持時態或循環資料的完整性時特別有用。

為了達到相反的效果，可以採用「bfill」方法（回填）。對於DataFrame 的就地修改，請使用inplace=True參數：

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

請記住，第一行通常用作沒有NaN 的基線。替換過程變得有效率且無循環。

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