Pandas将NaN或空白值替换为匹配行的先前值

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的功能和方法来处理和操作数据。当需要将NaN或空白值替换为匹配行的先前值时，可以使用Pandas中的fillna()方法。

fillna()方法可以接受一个参数，用于指定替换NaN或空白值的方式。在这种情况下，我们可以使用"ffill"参数，它表示使用前向填充的方式进行替换。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN或空白值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [None, 6, 7, None, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用fillna()方法将NaN或空白值替换为匹配行的先前值
df_filled = df.fillna(method='ffill')

print(df_filled)

输出结果为：

     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  6.0
2  2.0  7.0
3  4.0  7.0
4  4.0  9.0

在上述代码中，我们首先创建了一个包含NaN或空白值的DataFrame。然后，使用fillna()方法将NaN或空白值替换为匹配行的先前值，并将结果保存在df_filled中。最后，打印df_filled的内容。

这种替换方式适用于需要将缺失值填充为相邻非缺失值的情况，例如时间序列数据或连续的观测数据。通过使用前向填充的方式，可以保持数据的连续性和一致性。

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