python - Pandas - 对 Na 以外的值使用“填充”

Question

有没有办法对不是的值使用ffill方法NaN？

我NaN在我的数据框中，但我已经添加了这些NaN使用

addNan = sample['colA'].replace(['A'], 'NaN')

所以这就是我的DataFrame，df看起来像

ColA  ColB  ColC  ColD
 B      A     A    C
 NaN    B     A    A
 C      D     D    A
 NaN    A     A    B

我正在尝试使用 填充这些NaN，ffill因此它们由最后一个已知值填充。

fill = df.fillna(method='ffill', inplace = True)

这没有什么区别，也试过Na代替NaN

Answer 1

我认为您需要先替换NaN为np.nan，因为NaN只有文本：

import pandas as pd
import numpy as np

print (sample)
  ColA ColB ColC ColD
0    B    A    A    C
1    A    B    A    A
2    C    D    D    A
3    A    A    A    B

sample['ColA'] = sample['ColA'].replace(['A'], np.nan)
print (sample)
  ColA ColB ColC ColD
0    B    A    A    C
1  NaN    B    A    A
2    C    D    D    A
3  NaN    A    A    B

如果使用inplace = True，则返回None，但替换填充值：

sample.fillna(method='ffill', inplace = True)
#sample.ffill(inplace = True)
print (sample)
  ColA ColB ColC ColD
0    B    A    A    C
1    B    B    A    A
2    C    D    D    A
3    C    A    A    B