合并Pandas和填充空单元格

import pandas as pd

# 创建两个示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 按照行合并数据框
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

print(merged_df)

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [np.nan, 5, np.nan]})

# 用特定值填充空单元格
filled_df = df.fillna(0)

print(filled_df)

     A    B
0  1.0  0.0
1  0.0  5.0
2  3.0  0.0

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [np.nan, 5, np.nan]})

# 使用前一个非空值填充空单元格
filled_df_ffill = df.fillna(method='ffill')

# 使用后一个非空值填充空单元格
filled_df_bfill = df.fillna(method='bfill')

print(filled_df_ffill)
print(filled_df_bfill)

     A    B
0  1.0  NaN
1  1.0  5.0
2  3.0  5.0

     A    B
0  1.0  5.0
1  3.0  5.0
2  3.0  NaN