pandas 用上一行数据填充空数据

在Pandas库中，如果你想用当前行的数据填充缺失值（NaN），可以使用`fillna()`函数。这个函数允许你指定用于填充缺失值的值，可以选择直接提供一个常数值、另一个 Series 或 DataFrame，甚至还可以用前一条记录（`method='ffill'`）、后一条记录（`method='bfill'`）或者整个列的均值、中位数等。

例如，如果你想要用当前行的值填充，可以设置`method='pad'`或`method='backfill'`，分别代表向前填充（默认）和向后填充：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，有缺失值
df.fillna(method='pad', inplace=True)  # 使用当前行填充前一个缺失值
df.fillna(method='backfill', inplace=True)  # 使用当前行填充后一个缺失值

# 如果你想用当前行某一列的值填充另一列的缺失，可以这样写：
df['column_to_fill'].fillna(df['current_column'], inplace=True)

记住，在使用`inplace=True`时，操作会直接修改原始DataFrame，如果不希望改变原数据，可以先复制一份再处理。

相关问题

pandas 用左边行非空值填充空值

在pandas中，可以使用`fillna()`函数来填充缺失值。而使用左边行非空值填充空值，可以通过在`fillna()`函数中指定参数`method`为`ffill`来实现。具体实现方式如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [None, 2, 3, None, 5]})

# 使用左边行非空值填充空值
df.fillna(method='ffill', axis=1, inplace=True)
print(df)

在上面的代码中，`fillna()`函数的参数`method`指定为`ffill`，表示使用前面的非空值进行填充；参数`axis`指定为`1`，表示对每一行进行操作；参数`inplace`指定为`True`，表示在原数据帧上进行修改。输出结果如下所示：

     A    B
0  1.0  1.0
1  2.0  2.0
2  NaN  3.0
3  4.0  4.0
4  NaN  5.0

可以看到，在第一列中，第三个元素由于左边没有非空值可以填充，因此仍然是缺失值。同时，在第二列中，第一个元素也是缺失值，因为它左边没有非空值可以填充。

pandas 填充数据

pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，它可以用来操作和处理数据。在数据分析中，经常需要对缺失的数据进行填充，以保证分析的准确性。pandas 提供了多种方法进行数据填充，包括使用常数、使用前向填充、使用后向填充等。

常数填充

常数填充是指将缺失值用指定的常数填充。可以使用 fillna() 方法进行填充。例如，将所有缺失值填充为 0：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, None]})

df.fillna(0, inplace=True)
print(df)

输出结果：

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  0.0  10.0
2  0.0  7.0  11.0
3  4.0  8.0   0.0

前向填充

前向填充是指使用前一个非缺失值来填充缺失值。可以使用 fillna() 方法，并指定 method='ffill'，来进行前向填充。例如：

df.fillna(method='ffill', inplace=True)
print(df)

输出结果：

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  5.0  10.0
2  2.0  7.0  11.0
3  4.0  8.0  11.0

后向填充

后向填充是指使用后一个非缺失值来填充缺失值。可以使用 fillna() 方法，并指定 method='bfill'，来进行后向填充。例如：

df.fillna(method='bfill', inplace=True)
print(df)

输出结果：

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  7.0  10.0
2  4.0  7.0  11.0
3  4.0  8.0   NaN

其他填充方式

除了常数填充、前向填充、后向填充之外，pandas 还提供了一些其他的填充方式，例如使用插值法进行填充。可以使用 interpolate() 方法来进行插值填充。例如：

df.interpolate(method='linear', inplace=True)
print(df)

输出结果：

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  6.0  10.0
2  3.0  7.0  11.0
3  4.0  8.0  11.0

此外，还可以使用 dropna() 方法来删除含有缺失值的行或列。例如：

df.dropna(inplace=True)
print(df)

输出结果：

     A    B    C
0  1.0  5.0  9.0

上述是一些常见的 pandas 数据填充方法，可以根据具体需求选择不同的方法进行填充。