用前一个值填充 NaN 值答案

【问题标题】：fill NaN values by previous value用前一个值填充 NaN 值
【发布时间】：2022-07-22 23:56:58
【问题描述】：

我有一个带有一些 NaN 的 DataFrame：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[111, 222, 'apple'], [888, 444, 'pear'], [666, 777, 'pineapple'] [None, 444, None]])
>>> df
    0     1     2
0   111   222   apple
1   888   444   pear
2   666   777   pineapple
3   NaN   444   NaN

我也想得到这样的df

    0     1     2
0   111   222   apple
1   888   444   pear
2   666   777   pineapple
3   888   444   pear

【问题讨论】：

如果一行都是 NaN 会发生什么？
"888" 和 "pear" 不是以前的值。你什么意思？
为什么第三列会包含 NaN？ ...它在任何其他行中都不包含数字
没有完全为 NaN 值的行。当我谈论上一个值时，我的意思是没有 NaN 的行的“1”列的值等于有 NaN 的行的“1”列的值

标签： python pandas dataframe fillna

【解决方案1】：

只需将ffill() 与groupby 一起使用

>>> df.assign(**df.groupby(1, as_index=False).ffill())

       0    1          2
0  111.0  222      apple
1  888.0  444       pear
2  666.0  777  pineapple
3  888.0  444       pear

【讨论】：