用 Python 中特定列的先前值填充 NaN答案

【问题标题】：Fill in NaNs with previous values of a specific column in Python用 Python 中特定列的先前值填充 NaN
【发布时间】：2018-03-28 16:21:22
【问题描述】：

我有一个 Pandas 数据框如下：

df =

                      open       high        low      close
Timestamp                                                      
2014-01-07 13:18:00  874.67040  892.06753  874.67040  892.06753
2014-01-07 13:19:00        NaN        NaN        NaN        NaN
2014-01-07 13:20:00        NaN        NaN        NaN        NaN
2014-01-07 13:21:00  883.23085  883.23085  874.48165  874.48165
2014-01-07 13:22:00        NaN        NaN        NaN        NaN

对于每个 NaN，它们应该取上一周期的收盘价。

编辑：我尝试过使用 df.fillna(method='ffill') 但它使每个 NaN 直接在其上方取值。我希望每个 NaN 在它之前只取 Close 的值。

使用填充产量：

                      open       high        low      close
Timestamp                                                      
2014-01-07 13:18:00  874.67040  892.06753  874.67040  892.06753
2014-01-07 13:19:00  874.67040  892.06753  874.67040  892.06753

但我正在寻找：

                      open       high        low      close
Timestamp                                                      
2014-01-07 13:18:00  874.67040  892.06753  874.67040  892.06753
2014-01-07 13:19:00  892.06753  892.06753  892.06753  892.06753

【问题讨论】：

还有什么问题？你有什么办法解决的？
编辑过的原帖
@Vaishali,@ASGM 这不是完全重复的......但是解决方案可能是使用循环的 2 行代码......
df.apply(lambda x: x.fillna(df.close.shift())).ffill() 工作！谢谢，正在尝试创建一个循环，但 apply() 是一种更简单的方法。
@Zero 我已经重新打开它，继续发布你的答案。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

几种方法：

In [3166]: df.apply(lambda x: x.fillna(df.close.shift())).ffill()
Out[3166]:
                          open       high        low      close
Timestamp
2014-01-07 13:18:00  874.67040  892.06753  874.67040  892.06753
2014-01-07 13:19:00  892.06753  892.06753  892.06753  892.06753
2014-01-07 13:20:00  892.06753  892.06753  892.06753  892.06753
2014-01-07 13:21:00  883.23085  883.23085  874.48165  874.48165
2014-01-07 13:22:00  874.48165  874.48165  874.48165  874.48165

In [3167]: df.fillna({c: df.close.shift() for c in df}).ffill()
Out[3167]:
                          open       high        low      close
Timestamp
2014-01-07 13:18:00  874.67040  892.06753  874.67040  892.06753
2014-01-07 13:19:00  892.06753  892.06753  892.06753  892.06753
2014-01-07 13:20:00  892.06753  892.06753  892.06753  892.06753
2014-01-07 13:21:00  883.23085  883.23085  874.48165  874.48165
2014-01-07 13:22:00  874.48165  874.48165  874.48165  874.48165

【讨论】：

零。当我这样做时，我在每一行和每一列中都得到相同的数字，例如892.06753 用于每个 nan 值，包括它应该位于 874.48165 的位置。这就像它在 Close 中获取第一个前一个数字并在整个数据框中使用它。知道为什么吗？
stackoverflow.com/questions/45262040/…我不得不用这个方法。

【解决方案2】：

您可以填写收盘价，然后在轴 1 上回填其余部分：

df.close.fillna(method='ffill', inplace=True)
df.fillna(method='backfill', axis=1, inpace=True)

【讨论】：