dataframe缺失值向前填充

可以使用pandas库中的fillna()方法来进行DataFrame中缺失值的填充。其中，向前填充可以使用method参数设置为ffill。具体操作如下所示：

假设有如下的DataFrame数据集df：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [6, np.nan, 8, np.nan, 10]})
print(df)

输出：

     A     B
0  1.0   6.0
1  2.0   NaN
2  NaN   8.0
3  4.0   NaN
4  5.0  10.0

可以使用fillna()方法进行向前填充：

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

输出：

     A     B
0  1.0   6.0
1  2.0   6.0
2  2.0   8.0
3  4.0   8.0
4  5.0  10.0

可以看到，缺失值被向前填充了。