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我有一个数据框，我想在以下两个条件下在数据框中填充空值

条件 1： NaN 之后的(in this example 10)值 > NaN 之前的值(7.5)

从 7.5 到 10 等量递增。所以它会像

PS：增量计算如下(10-7.5/4) = 0.625

条件 2： NaN 之后的值 < = Nan 之前的值

前向填充 NaN 值

我正在尝试使用以前的 Total 来填充 NA，然后减去 Change

期望的输出；

我尝试了各种操作 ffill() 的方法，但没有成功；

有没有更好的方法来尝试这个？非常感谢任何帮助！

这是我的数据框，我有一个关于时间和 ID 的多索引。

是否可以仅在 col3 和 col4 上进行多索引 fwd 填充？

到目前为止我已经尝试过：

我尝试根据日期合并两个 Pandas 数据框，然后填充NaN值直到特定日期。我有以下数据示例：

df_1：

df_2：

我使用以下行： df = pd.merge((df_1,df_2, how='left', on=['date']

我明白了：

我想要实现的是将NaN值转发到df['value2']直到05/12而不是直到07/12。

我有一个数据框，当每一行的最后一列中可能有一些 nan 时：

我想每行运行 ffill，以获得：

我该怎么做？

谢谢

我尝试用前向填充方法以及折扣率或 0.9 的递减率替换 pandas DataFrame 中的 NaN 值。

我有以下数据集：

为了重现性：

我能够用fillna命令和前向填充ffill方法替换 NaN 值。

此外，我试图将比率 0.9 应用于所有前向填充的 NaN 值，这将产生以下数据集：

NaN 值第 2 行，第 3 列：-10 * 0.9 = -9

NaN 值第 3 行，第 3 列：-9 * 0.9 = -8.1

有没有简单的方法来处理它？

非常感谢！

我正在尝试合并季度系列和月度系列，并在此过程中基本上“下采样”季度系列。两个数据框都包含一个 DATE 列 BANK，其余列是每月或每季度格式的各种值。我遇到的复杂情况是它是一个多索引，所以如果我尝试：

季度数据的前向填充直到最后一个月度数据点并没有按照我的预期为每个银行完成。有人可以帮忙吗？注意：我还尝试单独对季度数据帧进行重新采样，但是我不知道在某个日期之前将其下采样到月度水平的方法（应该是月度数据中的最新日期）。

这是一个小例子

我有以下测试数据框：

当我运行以下但是重新采样和填充时：

我得到与上面完全相同的结果，即没有填充任何内容。4 月的前几个日期仍然是 NaN。

我正在尝试计算 resample 在这里执行的确切逻辑，即使我将限制设置为非常大（例如 60），它仍然无法填充这些值。

编辑：当您从测试数据中完全删除 NaN 行时， ffill 在添加日期本身时可以正常工作。

我有以下数据框：

给予：

我想要实现的是前向填充 col1，但不是在 col2 中的值大于我从中前向填充的行的 col2 值的行中。像这样：

这里，索引 1 和 3 是前向填充的，但索引 2 和 4 不是，因为 col2 值 (24, 30) 大于初始行的 col2 值 (9.5)

我可以通过迭代df来达到预期的结果，如下所示：

有没有办法在不使用 iterrows() 的情况下实现这一点？