Python Pandas: 使用循环填充 DataFrame 中的空值

本示例演示如何使用 Python Pandas 库中的循环来填充 DataFrame 中的前 60 行和前 160 列的空值。代码使用循环遍历指定的单元格，如果发现空值，则从该列的下一个非空值向上填充。

import pandas as pd

def fill_missing_values(data):
    for col in data.columns[:160]:
        for row in range(60):
            if pd.isnull(data.iloc[row, col]):
                for i in range(row+1, 61):
                    if not pd.isnull(data.iloc[i, col]):
                        data.iloc[row, col] = data.iloc[i, col]
                        break
    return data

# 示例代码
data = pd.read_csv('data.csv')
filled_data = fill_missing_values(data)
print(filled_data)

代码解释:

fill_missing_values(data) 函数:
- 循环遍历 DataFrame 的前 160 列 (data.columns[:160]):
- 循环遍历每列的前 60 行 (range(60)):
- 使用 pd.isnull() 检查当前单元格是否为空值。
- 如果单元格为空值，则从该列的下一行开始向下遍历 (range(row+1, 61)), 直到找到第一个非空值，并将该值填充到空单元格中。
示例代码:
- 使用 pd.read_csv() 读取名为 'data.csv' 的文件。
- 调用 fill_missing_values() 函数填充 DataFrame 中的空值。
- 使用 print() 打印填充后的 DataFrame。

注意:

此代码仅处理 DataFrame 中的前 60 行和前 160 列。
你可以根据需要修改代码中的行数和列数。
如果你需要填充整个 DataFrame，可以将循环的范围设置为 DataFrame 的总行数和列数。
此代码只处理向上填充。如果你需要向下填充，则需要修改代码逻辑。