如何在沒有循環的情況下高效替換 Pandas DataFrame 中的 NaN 值？

Pandas DataFrame 中的無循環 NaN 替換

替換 Pandas DataFrame 中的 NaN 值可能是一項常見任務。一種方法是用其上方的第一個非 NaN 值迭代來取代 NaN。然而，這種方法效率低下，而且容易出錯。

幸運的是，Pandas 提供了一種更有效率且無循環的方法來使用 fillna 方法來完成此任務。透過將方法指定為「ffill」（前向填充），Pandas 會將最後一個有效觀察向前傳播到下一個有效觀察：

這會產生以下DataFrame：

fillna方法還允許使用「bfill」（向後填充）進行向後填充（從底部填充）方法：

預設情況下，fillna 方法不會就地修改原始 DataFrame。若要修改原始 DataFrame，請指定 inplace=True:

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