如何用 pandas DataFrame 中的前一个或下一个值替换 NaN？

假设我有一个 DataFrame，其中包含一些NaNs:

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])
>>> df
    0   1   2
0   1   2   3
1   4 NaN NaN
2 NaN NaN   9

我需要做的是更换每个NaN与第一个非NaN其上方同一列中的值。假设第一行永远不会包含NaN。所以对于前面的例子，结果将是

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  2  3
2  4  2  9

我可以逐列、逐元素地循环整个 DataFrame 并直接设置值，但是有没有一种简单的（最好是无循环的）方法来实现这一点？

你可以使用fillnaDataFrame 上的方法并将该方法指定为ffill（前向填充）：

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])
>>> df.fillna(method='ffill')
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  2  3
2  4  2  9

这个方法...

将最后一个有效观察传播到下一个有效观察

要走相反的路，还有一个bfill method.

此方法不会就地修改 DataFrame - 您需要将返回的 DataFrame 重新绑定到变量或指定inplace=True:

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