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考虑
df = pd.DataFrame(index=pd.date_range('2016-03-01', '2016-03-08'), columns=list('ABC'))
df.iloc[2, 1] = 2.
df.iloc[5, 1] = 3.
df.iloc[7, 2] = 4.
print df
A B C
2016-03-01 NaN NaN NaN
2016-03-02 NaN NaN NaN
2016-03-03 NaN 2 NaN
2016-03-04 NaN NaN NaN
2016-03-05 NaN NaN NaN
2016-03-06 NaN 3 NaN
2016-03-07 NaN NaN NaN
2016-03-08 NaN NaN 4
我要回填NaN
在非 NaN
之前只有一个具有特定值 1
的值.
我可以尝试做 df.bfill(limit=1)
我会得到:
A B C
2016-03-01 NaN NaN NaN
2016-03-02 NaN 2.0 NaN
2016-03-03 NaN 2.0 NaN
2016-03-04 NaN NaN NaN
2016-03-05 NaN 3.0 NaN
2016-03-06 NaN 3.0 NaN
2016-03-07 NaN NaN 4.0
2016-03-08 NaN NaN 4.0
但这会填入不正确的值。
我希望结果看起来像这样:
A B C
2016-03-01 NaN NaN NaN
2016-03-02 NaN 1 NaN
2016-03-03 NaN 2 NaN
2016-03-04 NaN NaN NaN
2016-03-05 NaN 1 NaN
2016-03-06 NaN 3 NaN
2016-03-07 NaN NaN 1
2016-03-08 NaN NaN 4
最佳答案
你可以使用掩码
:
df.mask(df.isnull() & df.shift(-1).notnull(), 1, inplace=True)
关于python - 具有特定值的 DataFrame 回填,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37126396/
设置 考虑 df = pd.DataFrame(index=pd.date_range('2016-03-01', '2016-03-08'), columns=list('ABC')) df.ilo
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