如何使用前一個或後一個值填入 Pandas DataFrame 中的 NaN 值？

用Pandas DataFrame 中的先前或後續值替換NaN

問題

考慮使用NaN 的DataFrame：

In [1]:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])

In [2]:
df
    0   1   2
0   1   2   3
1   4 NaN NaN
2 NaN NaN   9

目標是將每個NaN 替換為最接近的非NaN其上方同一列中的值。假設第一行不包含 NaN。

答案

實現這一點的有效方法是使用DataFrame 的fillna 方法：

In [3]:
df.fillna(method='ffill')
    0   1   2
0   1   2   3
1   4   2   3
2   4   2   9

fillna 方法採用前向填充(ffill)策略，用最後一個有效觀察值取代NaN

要執行相反的操作，您可以使用 bfill 方法（向後填充）：

In [4]:
df.fillna(method='bfill')
    0   1   2
0   1   2   3
1   4   4   3
2   9   9   9

fillna 方法不會就地修改 DataFrame。若要更新原始 DataFrame，請設定 inplace=True:

In [5]:
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

In [6]:
df
    0   1   2
0   1   2   3
1   4   2   3
2   4   2   9

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