pandas值向下填充

以下是两种pandas值向下填充的方法：

1. 使用`fillna`函数和`method='ffill'`参数[^2]：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, None, None, 4],
        'B': [None, 2, None, None],
        'C': [3, None, 6, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 在指定列中向下填充值
df['A'].fillna(method='ffill', inplace=True)
df['B'].fillna(method='ffill', inplace=True)
df['C'].fillna(method='ffill', inplace=True)

print(df)

输出：

     A    B    C
0  1.0  NaN  3.0
1  1.0  2.0  3.0
2  1.0  2.0  6.0
3  4.0  2.0  6.0

2. 使用`backfill`或`bfill`方法[^1]：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],
                   [3, 4, np.nan, 1],
                   [np.nan, np.nan, np.nan, 5],
                   [np.nan, 3, np.nan, 4]], columns=list('ABCD'))

# 使用backfill/bfill方法向下填充缺失值
df.fillna(method='backfill', inplace=True)

print(df)

输出：

     A    B    C  D
0  3.0  2.0  NaN  0
1  3.0  4.0  NaN  1
2  NaN  3.0  NaN  5
3  NaN  3.0  NaN  4