如何根据之前的行值和Python Pandas中另一列的值填充后续行？

在Python Pandas中，可以使用fillna()方法根据之前的行值和另一列的值填充后续行。具体步骤如下：

1. 首先，确保数据框按照需要的顺序进行排序，以便正确填充后续行。可以使用sort_values()方法对数据框进行排序。
2. 然后，使用fillna()方法填充后续行。该方法接受一个参数method，用于指定填充的方式。常用的方式有：
   • ffill：用前一个非缺失值填充缺失值。
   • bfill：用后一个非缺失值填充缺失值。
   • pad：等同于ffill。
   • backfill：等同于bfill。
   • 可以根据具体需求选择适合的方式。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'A': [1, 2, None, None, 5],
        'B': [10, None, 30, 40, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照'A'列进行升序排序
df = df.sort_values('A')

# 使用前一个非缺失值填充后续行
df = df.fillna(method='ffill')

print(df)

输出结果如下：

     A     B
0  1.0  10.0
1  2.0  10.0
2  2.0  30.0
3  2.0  40.0
4  5.0  40.0

在这个示例中，我们首先按照'A'列进行升序排序，然后使用前一个非缺失值填充后续行，得到了填充后的数据框。

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