用列 max 填充列中的 NaN

Question

我的数据：

df = pd.DataFrame({'a':[2, np.nan, 2, np.nan],
                   'b':[np.nan, np.nan, 3, 3]})

a      b
2      np.nan
np.nan np.nan
2       3
np.nan  3

想要得到

a      b
2      3
2      3
2      3
2      3

尝试前向填充

df = df.ffill()
a      b
2      np.nan
2      np.nan
2      3
2      3

尝试了前向填充，但因为我在b 中将nan 作为第一行，所以我在b 中仍然得到了nan。我怎样才能去填充每一行的唯一值呢？ （列都有重复值或 np.nan）

Answer 1

链接bfill 呼叫：

df.ffill().bfill()

     a    b
0  2.0  3.0
1  2.0  3.0
2  2.0  3.0
3  2.0  3.0

---

如果可能的话，要让 pandas 向下转换为 ints，请使用

df.ffill().bfill(downcast='infer')

   a  b
0  2  3
1  2  3
2  2  3
3  2  3

---

另一个选项是fillna 和max。

df.fillna(df.max(), downcast='infer')

   a  b
0  2  3
1  2  3
2  2  3
3  2  3

max 忽略 NaN，因此是一个不错的选择。