有没有办法使用ffill对非值的方法NaN?
I have NaN在我的数据框中，但我添加了这些NaN using
addNan = sample['colA'].replace(['A'], 'NaN')
这就是我的数据框，df好像
ColA ColB ColC ColD
B A A C
NaN B A A
C D D A
NaN A A B
我正在努力填补这些NaN using 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，也尝试过Na代替NaN
我认为你需要先更换NaN to np.nan， 因为NaN只是文本：
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
If use inplace = True，它返回None，但就地填充值：
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
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