python - 使用上一列中的值填充 pandas 数据框中的 "None"值

Question

我正在调用一个返回 JSON 文件的 API。当我将 JSON 文件解析为 pandas 数据帧时，它返回下表:

<表类=“s-表”><标题>1级2级3级 <正文>总计类别1类别1.2总计无无总计类别 2无总计类别 2类别2.1总计类别 3无总计类别 3类别3.1

正如您所看到的，类别分为三个级别。我想将列中的“无”值替换为之前列中的值。数据框应如下所示:

<表类=“s-表”><标题>1级2级3级 <正文>总计类别1类别1.2总计 总计 总计总计类别 2 类别 2总计类别 2类别2.1总计类别 3 类别 3总计类别 3类别3.1

我已经尝试了一些循环和以下代码:

for i in range(len(df.columns)):
   df.iloc[:,i] = np.where(df.iloc[:,i] == "None",df.iloc[:,i+1],df.iloc[:,i])

但这不起作用。我怎样才能实现这个目标？

谢谢!

Answer 1

确保您的 None 实际上是 np.nan，然后您的任务就会变得简单，只需沿着列向前填充 ffill(axis=1 ) 会做你需要的事情:

df.replace('None',np.nan,inplace=True)
df_f = df.ffill(axis=1)

print(df_f)

  Level 1     Level 2       Level 3
0   Total   Category1  Category 1.2
1   Total       Total         Total
2   Total  Category 2    Category 2
3   Total  Category 2  Category 2.1
4   Total  Category 3    Category 3
5   Total  Category 3  Category 3.1