如何在Pandas中同时使用ffill和bfill并原地修改DataFrame？

Pandas中没有内置的fbfill方法，但可以通过以下几种方式实现同时双向填充NaN，并且支持原地修改：

方法1：连续调用两次fillna #

先执行向前填充（ffill），再执行向后填充（bfill），两次操作都设置inplace=True即可完成原地修改：

final_df.fillna(method='ffill', inplace=True)
final_df.fillna(method='bfill', inplace=True)

填充顺序不影响最终结果，先bfill再ffill也能达到同样效果，不管数据首尾是否存在NaN都能被完全填充。

方法2：使用快捷方法ffill()和bfill() #

ffill()和bfill()是fillna(method='ffill')、fillna(method='bfill')的快捷写法，同样支持inplace参数：

final_df.ffill(inplace=True)
final_df.bfill(inplace=True)

自定义便捷方法fbfill #

如果觉得每次写两次操作麻烦，可以封装一个自定义函数实现类似fbfill的效果：

def fbfill(df, inplace=False):
    if inplace:
        df.ffill(inplace=True)
        df.bfill(inplace=True)
    else:
        return df.ffill().bfill()

# 调用示例（原地修改）
fbfill(final_df, inplace=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Beck