原始 DataFrame： A B 0 1.0 NaN 1 2.0 6.0 2 NaN 7.0 3 4.0 NaN 4 NaN 9.0 修改后 DataFrame A B 0 1.0 1.0 1 2.0 6.0 2 NaN 7.0 3 4.0 4.0 4 NaN 9.0

根据你给出的示例数据，你的要求是将 DataFrame 中的空值填充为该行的前一个非空值。但是在你给出的“修改后 DataFrame”中，第 1 行的空值被填充为了该列的第一个非空值，而不是该行的前一个非空值，这有些奇怪。如果你的要求确实是将空值填充为该列的第一个非空值，可以使用 Pandas 中的 `fillna()` 方法，指定 `method` 参数为 `bfill`（backward fill）即可实现。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [None, 6, 7, None, 9]})
print("原始 DataFrame：")
print(df)

# 使用 backward fill 填充空值
df.fillna(method='bfill', inplace=True)
print("修改后的 DataFrame：")
print(df)

输出：

原始 DataFrame：
     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  6.0
2  NaN  7.0
3  4.0  NaN
4  NaN  9.0
修改后的 DataFrame：
     A    B
0  1.0  6.0
1  2.0  6.0
2  4.0  7.0
3  4.0  9.0
4  NaN  9.0

如果你的要求是将空值填充为该行的前一个非空值，可以使用 Pandas 中的 `fillna()` 方法，指定 `method` 参数为 `ffill`（forward fill）即可实现。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [None, 6, 7, None, 9]})
print("原始 DataFrame：")
print(df)

# 使用 forward fill 填充空值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
print("修改后的 DataFrame：")
print(df)

输出：

原始 DataFrame：
     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  6.0
2  NaN  7.0
3  4.0  NaN
4  NaN  9.0
修改后的 DataFrame：
     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  6.0
2  2.0  7.0
3  4.0  7.0
4  4.0  9.0