python - pandas中不同列的不同填充方法

Question

我正在以标准方式重新索引数据框，即

df.reindex(newIndex,method='ffill')

但意识到我需要逐列以不同方式处理丢失的数据。也就是说，对于某些列，我想填充，但对于其他列，我想丢失记录为 NA 的值。

为简单起见，假设我有要填充的 X 列和要填充 NA 的 Y 列。如何调用 .reindex 来完成此操作？

Answer 1

您可以reindex()先，然后调用ffill()列：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A":[10, 20, 30], "B":[100, 200, 300], 
                   "C":[100, 200, 300]}, index=[2, 6, 8])
df2 = df.reindex([2,4,6,8,10])

for col in ["A", "B"]:
    df2[col].ffill(inplace=True)
print df2

输出：

    A    B    C
2   10  100  100
4   10  100  NaN
6   20  200  200
8   30  300  300
10  30  300  NaN