python - 如何使用 NAN 填充具有相同列表中先前数据帧的相同值的数据帧

Question

我有一个数据帧列表，A其中大多数是 NAN 数据帧，其中一些不是，我想用列表中先前数据帧（不包含 NAN）的相同值填充所有 NAN 数据帧。这是一个小例子：

A=[]

data = {'set_of_numbers': [1,2,3,4,4,5,9]}
df1 = pd.DataFrame(data,columns=['set_of_numbers'])
data2 = {'set_of_numbers': [0,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]}
df2 = pd.DataFrame(data2,columns=['set_of_numbers'])
data3 = {'set_of_numbers': [3,3,3,8,4,5,8]}
df3 = pd.DataFrame(data3,columns=['set_of_numbers'])
data4 = {'set_of_numbers': [0,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]}
df4 = pd.DataFrame(data4,columns=['set_of_numbers'])

A.append(df1)
A.append(df2)
A.append(df3)
A.append(df4)  
A  

我希望在第二张图片中显示输出，其中所有 nan 数据帧都填充了先前数据帧的值

标签： pythonpandasnumpydataframe

Answer 1

如果我理解正确：

for i, df in enumerate(A):
  df[df.isnull()] = A[i-1]

或者，如果您希望更改以前非 nan df 的 dtype：

for i, df in enumerate(A):
  if df.isnull().all().all():
    A[i] = A[i-1].copy()

根据 OP 的问题编辑：

for i, df in enumerate(A):
  if df.isnull().any().any():
    A[i] = A[i-1].copy()

输出：

[   set_of_numbers
0               1
1               2
2               3
3               4
4               4
5               5
6               9,    set_of_numbers
0               1
1               2
2               3
3               4
4               4
5               5
6               9,    set_of_numbers
0               3
1               3
2               3
3               8
4               4
5               5
6               8,    set_of_numbers
0               3
1               3
2               3
3               8
4               4
5               5
6               8]