Pandas用第一行填充非空数据

Question

假设一个数据集将具有以下值：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'DATA1': ['OK', np.nan,'1', np.nan], 
                   'DATA2' : ['KO','2', np.nan, np.nan]})
df

数据将如下显示:

我的目标是替换所有具有值(非空)的行为以下示例中的第一行值：

我知道可以直接更改数据，但如果有成千上万的列和行，我想找到更好的解决方案。

谢谢 最好的问候 Railey Shahril

- Railey Shahril

Answer 1

使用DataFrame.mask和DataFrame.iloc选择第一行：

df = df.mask(df.notna(), df.iloc[0], axis=1)
print (df)
  DATA1 DATA2
0    OK    KO
1   NaN    KO
2    OK   NaN
3   NaN   NaN

将第一个非缺失值替换为其他值，请使用 backfill参数：

df = pd.DataFrame({'DATA1': [ np.nan, 'OK','1', np.nan], 
                   'DATA2' : ['KO','2', np.nan, np.nan]})

print (df)
  DATA1 DATA2
0   NaN    KO
1    OK     2
2     1   NaN
3   NaN   NaN

df = df.mask(df.notna(), df.bfill(axis=1).iloc[0], axis=1)
print (df)
  DATA1 DATA2
0   NaN    KO
1    KO    KO
2    KO   NaN
3   NaN   NaN

- jezrael

Answer 2

您还可以使用np.where()函数：

final=pd.DataFrame(np.where(df.notnull(),df.iloc[0],df),df.index,df.columns)

---

  DATA1 DATA2
0    OK    KO
1   NaN    KO
2    OK   NaN
3   NaN   NaN

- anky