python - Pandas 用以前的非零值替换零

Question

我有以下数据框:

index = range(14)
data = [1, 0, 0, 2, 0, 4, 6, 8, 0, 0, 0, 0, 2, 1]
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns = ['A'])

如何使用 pandas 用以前的非零值填充零？是否有一个不只是“NaN”的fillna？

输出应如下所示:

[1, 1, 1, 2, 2, 4, 6, 8, 8, 8, 8, 8, 2, 1]

(这个问题之前在这里问过 Fill zero values of 1d numpy array with last non-zero values 但他专门要求一个 numpy 解决方案)

Answer 1

您可以将 replace 与 method='ffill'

一起使用

In [87]: df['A'].replace(to_replace=0, method='ffill')
Out[87]:
0     1
1     1
2     1
3     2
4     2
5     4
6     6
7     8
8     8
9     8
10    8
11    8
12    2
13    1
Name: A, dtype: int64

要获取 numpy 数组，请处理 values

In [88]: df['A'].replace(to_replace=0, method='ffill').values
Out[88]: array([1, 1, 1, 2, 2, 4, 6, 8, 8, 8, 8, 8, 2, 1], dtype=int64)