如何在没有循环的情况下有效地用上面的值替换 Pandas DataFrame 中的 NaN？

Pandas DataFrame 中的无循环 NaN 替换

某些情况需要操作包含 NaN 的 DataFrame 值。为了简化此过程，请考虑以下场景：一个包含 NaN 的 DataFrame，需要将其替换为上方同一列中的非 NaN 值。

pandas 的 fillna 方法是一个有效的解决方案。通过将方法参数指定为“ffill”（前向填充），NaN 将替换为相应列中最接近的有效观察值：

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“将最后一个有效观察值向前传播到下一个有效观察值”有效的。”这在保持时态或循环数据的完整性时特别有用。

为了达到相反的效果，可以采用“bfill”方法（回填）。对于 DataFrame 的就地修改，请使用 inplace=True 参数：

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

请记住，第一行通常用作没有 NaN 的基线。通过采用这种方法，NaN 替换过程变得高效且无循环。

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