如何根据行数据有选择地在Pandas df中使用填充

如何解决如何根据行数据有选择地在Pandas df中使用填充

我正在尝试使用前面的条目填充Pandas df中的列，但是并非该列中的所有单元格都需要该条目-实际上需要一个不同的条目。例如：

原始df：

    OAS     CLASS2  CLASS3  CLASS4  Ticker
0   240.59  NaN     NaN     NaN     Total
1   269.72  Fins    NaN     NaN     Fins
2   251.88  Fins    Banking Banking Banking
3   234.44  Fins    NaN     NaN     ACAFP
4   195.80  Fins    NaN     NaN     ACHMEA
5   288.63  Fins    Insur   NaN     Insur
6   313.79  Fins    Insur   Life    Life
7   425.27  Fins    Insur   Life    ACAFP
8   304.39  Fins    NaN     NaN     AEGON

代码：

df2 = df.fillna(method='ffill')
df2

    OAS     CLASS2  CLASS3  CLASS4  Ticker
0   240.59  NaN     NaN     NaN     Total
1   269.72  Fins    NaN     NaN     Fins
2   251.88  Fins    Banking Banking Banking
3   234.44  Fins    Banking Banking ACAFP
4   195.80  Fins    Banking Banking ACHMEA
5   288.63  Fins    Insur   Banking Insur
6   313.79  Fins    Insur   Life    Life
7   425.27  Fins    Insur   Life    ACAFP
8   304.39  Fins    Insur   Life    AEGON

问题出在第5行，其中CLASS4列单元格现在显示Banking而不是NaN，但应根据左右两边的相邻列显示“ Insur”。我意识到我的代码根本没有尝试纠正此问题，但我只是不知道从哪里开始。

解决方法

只需在axis=0内提供fillna()

, ffill的

fillna()方法向前传播最后个观察到的非空值，直到遇到另一个非空值。

因此，您的情况是，在CLASS4中观察到了 Banking 值，并将其传播到所有NaN值，直到在此列中遇到另一个非空值为止。

因此，为了用左侧的值填充NaN，您必须为axis=1方法提供fillna()参数。

执行以下操作：

df2 = df.fillna(method='ffill',axis=1)
df2

将导致如下结果：

0   0   240.59  240.59  240.59  240.59  Total
1   1   269.72  Fins    Fins    Fins    Fins
2   2   251.88  Fins    Banking Banking Banking
3   3   234.44  Fins    Fins    Fins    ACAFP
4   4   195.8   Fins    Fins    Fins    ACHMEA
5   5   288.63  Fins    Insur   Insur   Insur
6   6   313.79  Fins    Insur   Life    Life
7   7   425.27  Fins    Insur   Life    ACAFP
8   8   304.39  Fins    Fins    Fins    AEGON