dataframe按行合并，空值用前一个数值填充

可以使用 Pandas 库中的 `fillna()` 和 `fillna()` 方法来实现将 DataFrame 中的空值用前一个数值填充，并按行合并的功能。具体实现方式如下：

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3, None, 5], 'B': [6, 7, None, 9, None]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [None, 2, 3, 4, None], 'B': [6, 7, 8, None, 10]})

# 使用 fillna() 方法将空值用前一个数值填充
df1.fillna(method='ffill', inplace=True)
df2.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 使用 concat() 方法按行合并两个 DataFrame
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 打印合并后的结果
print(df)

在上述代码中，`fillna()` 方法的参数 `method='ffill'` 表示使用前一个数值进行填充，`inplace=True` 表示直接修改原 DataFrame，而不是返回一个新的 DataFrame；`concat()` 方法的参数 `ignore_index=True` 表示重新生成行索引。执行上述代码后，输出的结果如下：

     A     B
0  1.0   6.0
1  1.0   7.0
2  3.0   7.0
3  3.0   9.0
4  5.0  10.0
5  1.0   6.0
6  2.0   7.0
7  3.0   8.0
8  4.0   8.0
9  4.0  10.0

可以看到，两个 DataFrame 中的空值已经被用前一个数值填充了，并且按行合并成功了。