Pandas- 填充 nans 直到第一个非 NULL 值

【问题标题】：Pandas- Fill nans up until first non NULL valuePandas- 填充 nans 直到第一个非 NULL 值
【发布时间】：2019-11-01 05:04:58
【问题描述】：

我有一个类似的数据框

A    B    C
1    nan  nan
2    nan  5
3    3    nan
4    nan  nan

我如何只填充每个系列的 NULL（用 0）直到第一个非 NULL 值，导致

A    B    C
1    0    0
2    0    5
3    3    nan
4    nan  nan

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe null

【解决方案1】：

使用pandas.DataFrame.ffill 与notna 和where 有点技巧：

df.where(df.ffill().notna(), 0)

或者使用pandas.DataFrame.interpolate:

df.interpolate('zero', fill_value=0, limit_direction='backward')

输出：

   A    B    C
0  1  0.0  0.0
1  2  0.0  5.0
2  3  3.0  NaN
3  4  NaN  NaN

【讨论】：

【解决方案2】：

这将使用where 或mask 完成。

df.mask(df.notna().cumsum().eq(0), 0)
# or,
df.where(df.notna().cumsum().ne(0), 0)

   A    B    C
0  1  0.0  0.0
1  2  0.0  5.0
2  3  3.0  NaN
3  4  NaN  NaN

这里有很多剥猫皮的方法:-)

【讨论】：

【解决方案3】：

由于 0 + nan 是 nan 这有效：

xf = df.fillna(0) + df.bfill()*0

【讨论】：

【解决方案4】：

上面的好答案。或者，如果您想为特定列执行此操作：

df[columnName][:df[columnName].first_valid_index()].fillna(0, inplace=True)

【讨论】：