pandas ffill在数据框架部分

Question

我试图将数据框架的过滤部分转发，但它无法按照我希望的方式工作。

我的DF看起来像这样：

    Col Col2    
0   1   NaN 
1   NaN NaN 
2   3   string  
3   NaN string  

我希望它看起来像这样：

    Col Col2    
0   1   NaN 
1   NaN NaN 
2   3   string  
3   3   string  

这是我当前的代码：

filter = (df["col2"] == "string")
df.loc[filter, "col"].fillna(method="ffill", inplace=True)

但是我的代码根本不会更改DF。任何反馈都非常感谢

Answer 1

我们可以使用布尔索引来过滤col其中col2 ='string'然后向前填充并仅在该部分中更新值

m = df['Col2'].eq('string')
df.loc[m, 'Col'] = df.loc[m, 'Col'].ffill()

---

   Col    Col2
0  1.0     NaN
1  NaN     NaN
2  3.0  string
3  3.0  string

Answer 2

我不确定我理解您的问题，但是如果您想填写NAN值或任何值应该使用简单的螺旋桨

from sklearn.impute import SimpleImputer

，那么您可以定义一个以特定策略填充这些缺失值/NAN的螺旋桨。例如，如果您想用所有列的均值填充这些值，则可以按以下方式编写：

imputer=SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy= 'mean')

或者，如果您将NAN作为字符串，则可以这样写

imputer=SimpleImputer(missing_values="NaN", strategy= 'mean')

，并且如果您想用特定值填充它，则可以这样做：

imputer=SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy= 'constant', fill_value = "YOUR VALUE")

然后您可以这样使用

df[["Col"]]=imputer.fit_transform(df[["Col"]])