python - Pandas - 在 Na 以外的值上使用 'ffill'

Question

有没有办法对不是NaN的值使用ffill方法？

我的数据框中有 NaN，但我使用

添加了这些 NaN

addNan = sample['colA'].replace(['A'], 'NaN')

这就是我的 DataFrame，df 的样子

ColA  ColB  ColC  ColD
 B      A     A    C
 NaN    B     A    A
 C      D     D    A
 NaN    A     A    B

我正在尝试使用 ffill 填充这些 NaN ，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，还尝试了 Na 而不是 NaN

Answer 1

我认为您需要先将 NaN 替换为 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

如果使用 inplace = True，它返回 None，但会填充值:

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