Pandas-填充nans直到第一个非NULL值

Question

我有一个类似的数据帧

A    B    C
1    nan  nan
2    nan  5
3    3    nan
4    nan  nan

如何只为每个系列填充NULL(用0(，直到第一个非NULL值，从而导致

A    B    C
1    0    0
2    0    5
3    3    nan
4    nan  nan

Answer 1

使用pandas.DataFrame.ffill与notna和where的技巧位：

df.where(df.ffill().notna(), 0)

或使用pandas.DataFrame.interpolate:

df.interpolate('zero', fill_value=0, limit_direction='backward')

输出：

A    B    C
0  1  0.0  0.0
1  2  0.0  5.0
2  3  3.0  NaN
3  4  NaN  NaN

Answer 2

这将使用where或mask来完成。

df.mask(df.notna().cumsum().eq(0), 0)
# or,
df.where(df.notna().cumsum().ne(0), 0)
A    B    C
0  1  0.0  0.0
1  2  0.0  5.0
2  3  3.0  NaN
3  4  NaN  NaN

这里有很多剥猫皮的方法：-(

Answer 3

由于0+nan是nan，因此这是有效的：

xf = df.fillna(0) + df.bfill()*0

Answer 4

上面的好答案。或者，如果您想对特定列执行此操作：

df[columnName][:df[columnName].first_valid_index()].fillna(0, inplace=True)