python - 有没有一种方法可以在 pandas/numpy 中使用升序逻辑进行前向填充？

Question

使用升序逻辑前向填充(无需遍历行)的最大胆的方法是什么？

输入:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame()

df['test'] = np.nan,np.nan,1,np.nan,np.nan,3,np.nan,np.nan,2,np.nan,6,np.nan,np.nan
df['desired_output'] = np.nan,np.nan,1,1,1,3,3,3,3,3,6,6,6

print (df)

输出:

    test  desired_output
0    NaN             NaN
1    NaN             NaN
2    1.0             1.0
3    NaN             1.0
4    NaN             1.0
5    3.0             3.0
6    NaN             3.0
7    NaN             3.0
8    2.0             3.0
9    NaN             3.0
10   6.0             6.0
11   NaN             6.0
12   NaN             6.0

在“测试”列中，连续 NaN 的数量是随机的。

在“desired_output”列中，尝试仅使用递增的值进行正向填充。此外，当遇到较低的值时(上面的第 8 行，值 = 2.0)，它们将被当前较高的值覆盖。

有人可以帮忙吗？提前致谢。

Answer 1

你可以结合cummax选择累积最大值和 ffill替换 NaN:

df['desired_output'] = df['test'].cummax().ffill()

输出:

    test  desired_output
0    NaN             NaN
1    NaN             NaN
2    1.0             1.0
3    NaN             1.0
4    NaN             1.0
5    3.0             3.0
6    NaN             3.0
7    NaN             3.0
8    2.0             3.0
9    NaN             3.0
10   6.0             6.0
11   NaN             6.0
12   NaN             6.0

中级系列:

df['test'].cummax()

0     NaN
1     NaN
2     1.0
3     NaN
4     NaN
5     3.0
6     NaN
7     NaN
8     3.0
9     NaN
10    6.0
11    NaN
12    NaN
Name: test, dtype: float64