熊猫（Python）：用前一行值填充空单元格？

Posted 2023-03-11

【中文标题】熊猫（Python）：用前一行值填充空单元格？

【英文标题】：Pandas(Python) : Fill empty cells with with previous row value?

【发布时间】：2017-05-03 21:30:00

【问题描述】：

如果它们以数字开头，我想用前一行值填充空单元格。例如，我有

    Text    Text    
    30      Text    Text    
            Text    Text    
            Text    Text    
    31      Text    Text
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    31      Text    Text    
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            Text    Text    
    32      Text    Text
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            Text    Text    
            Text    Text

但是，我想拥有

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30      Text    Text    
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31      Text    Text
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31      Text    Text    
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31      Text    Text    
32      Text    Text
Text    Text    
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        Text    Text

我试图通过使用此代码来达到此目的：

data = pd.read_csv('DATA.csv',sep='\t', dtype=object, error_bad_lines=False)
data = data.fillna(method='ffill', inplace=True)
print(data)

但它不起作用。

有没有办法做到这一点？

【问题讨论】：

“空”单元格的值是多少？ fillna 仅填充值为NaN 的单元格。要使用fillna，首先将“”替换为numpy.nan。

谢谢。我用正则表达式将“空”值更改为 NaN。但它没有用。

【参考方案1】：

首先，将空单元格替换为 NaN：

df[df[0]==""] = np.NaN

现在，使用ffill()：

df.fillna(method='ffill')
#       0
#0  Text
#1    30
#2    30
#3    30
#4    31
#5  Text
#6    31
#7    31
#8    31
#9    32

【讨论】：

它是否适用于字符串值？因为我试图用字符串的前一行值填充我的空单元格，它仍然返回NaN。

df[df["column_name"]==""] = np.NaN 是否正确？

不确定这是否可行，因为我正在处理类似的问题。 ffill 会填满一切。

@joasa 设置标志“就地”允许我对字符串值执行相同的操作。示例：frame[column_name].fillna(method='ffill', inplace=True)

我认为第一行应该是np.nan rathar 而不是np.NaN。出于某种原因，我的代码将np.Nan 视为字符串，将np.nan 视为真正的nan。

【参考方案2】：

我想你可以先得到NaN，而不是whitespaces：

df.Text = df.Text[df.Text.str.strip() != '']

print (df)
    Text Text.1      
0     30   Text  Text
1    NaN   Text  Text
2    NaN   Text  Text
3     31   Text  Text
4   Text   Text   NaN
5     31   Text  Text
6    NaN   Text  Text
7    NaN   Text  Text
8     32   Text  Text
9   Text   Text   NaN
10   NaN   Text  Text
11   NaN   Text  Text
12   NaN   Text  Text
13   NaN   Text  Text

然后使用ffill（与fillna同参数ffill），得到to_numeric为where替换NaN如果不是数字前向填充NaN，最后用空替换NaN fillna的字符串：

orig = df.Text.copy()
df.Text = df.Text.ffill()
mask1 = pd.to_numeric(df.Text, errors='coerce')
df.Text = df.Text.where(mask1, orig).fillna('')
print (df)
    Text Text.1      
0     30   Text  Text
1     30   Text  Text
2     30   Text  Text
3     31   Text  Text
4   Text   Text   NaN
5     31   Text  Text
6     31   Text  Text
7     31   Text  Text
8     32   Text  Text
9   Text   Text   NaN
10         Text  Text
11         Text  Text
12         Text  Text
13         Text  Text

【讨论】：

非常感谢。但是，当我运行您的代码时，我得到以下信息：第 2672 行，在 getattr return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'Text' 我不明白 .Text 是什么方法。 （我写了 Text 但实际上有一些字符串值）。

文本为列名，请尝试使用df.col1 或df['col 1']。