Pandas中的fillna - 如何自动选择最佳方法？

Question

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假设我有一个包含大量NaN值的数据框 - 实际上，除了一个（或几个相同的）值外，大多数值都是none，但分布在不同的行中。例如：

df = pd.DataFrame({'A':[np.nan, 2, np.nan], 'B':[3.5, np.nan, 3.5], 'C':[np.nan, np.nan, 0.1]})

那么我该如何获得一个类似这样的数据框呢？

  A    B    C
0  2  3.5  0.1
1  2  3.5  0.1
2  2  3.5  0.1

'bfill' 只能用于列'C'，'ffill' 只能用于列'B'...

那么我该如何用某列中任何数量的非空值替换该列中的所有nan值？

- durbachit

如果您有多个非NaN值，会发生什么？ - Dani Mesejo

我不知道，但是pandas倾向于使用ffill的最后一个非NaN值和bfill的第一个非NaN值，因此这将只复制相邻的值。 - durbachit

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- wwnde · Accepted Answer

填充数据框中的缺失值。

可选的填充方向包括前向填充和后向填充。

df =df.ffill().bfill()