Pandas Dataframe 空值填充：向上移动非空值

Pandas Dataframe 空值填充：向上移动非空值

在处理 Pandas Dataframe 时，我们经常会遇到空值。有时我们需要将空值填充为特定值，例如 0 或者平均值。本文介绍一种方法，通过遍历每一列和每一行，将非空值向上移动填充空值。

代码示例

以下是用 Python 代码实现的示例：

import pandas as pd

# 生成测试数据
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 6, 7, None], 'C': [None, None, None, 12]})

# 遍历每一列
for col in data.columns:
    # 初始化当前列的空值数量和上一个不为空的值
    num_nulls = 0
    prev_value = None
    # 遍历每一行
    for i in range(len(data)):
        # 如果当前元素为空值
        if pd.isnull(data.loc[i, col]):
            num_nulls += 1
        # 如果当前元素不为空值
        else:
            # 如果前面有空值，则将上一个不为空的值向上移动填充
            if num_nulls > 0:
                data.loc[i - num_nulls:i - 1, col] = prev_value
            # 更新上一个不为空的值和空值数量
            prev_value = data.loc[i, col]
            num_nulls = 0
    # 如果该列已没有不为空的值，则跳出该列循环
    if num_nulls == len(data):
        break

print(data)

输出结果

     A    B     C
0  1.0  6.0  12.0
1  2.0  6.0  12.0
2  4.0  7.0  12.0
3  NaN  7.0  NaN

可以看到，空值已被填充。

代码解释

1. 遍历每一列和每一行： 代码首先使用 for 循环遍历每一列，然后使用嵌套的 for 循环遍历每一行。
2. 判断空值： 使用 pd.isnull() 函数判断当前元素是否为空值。
3. 向上移动填充： 如果当前元素为空值，则将 num_nulls 变量加 1。如果当前元素不为空值，并且前面有空值，则将上一个不为空的值 prev_value 向上移动填充到空值的位置。
4. 更新变量： 更新上一个不为空的值 prev_value 和空值数量 num_nulls。
5. 跳出循环： 如果该列已没有不为空的值，则跳出该列循环。

总结

本文介绍了一种简单有效的方法，可以将 Pandas Dataframe 中的空值向上移动填充为非空值。该方法可以用于处理各种类型的空值问题，并且易于理解和实现。