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python - Pandas :使用最后可用的值填充缺失值

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 22:25:46 25 4
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我有一个数据框如下:

              A       B 
zDate
01-JAN-17 100 200
02-JAN-17 111 203
03-JAN-17 NaN 202
04-JAN-17 109 205
05-JAN-17 101 211
06-JAN-17 105 NaN
07-JAN-17 104 NaN

使用最后可用的值填充缺失值的最佳方法是什么?

以下是预期结果:

              A       B 
zDate
01-JAN-17 100 200
02-JAN-17 111 203
03-JAN-17 111 202
04-JAN-17 109 205
05-JAN-17 101 211
06-JAN-17 105 211
07-JAN-17 104 211

最佳答案

使用ffill函数,与fillna相同使用方法 ffill:

df = df.ffill()
print (df)
A B
zDate
01-JAN-17 100.0 200.0
02-JAN-17 111.0 203.0
03-JAN-17 111.0 202.0
04-JAN-17 109.0 205.0
05-JAN-17 101.0 211.0
06-JAN-17 105.0 211.0
07-JAN-17 104.0 211.0

关于python - Pandas :使用最后可用的值填充缺失值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45320928/

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