如何在Pandas中填充上下值一致的连续False单元格？

输入数据 #

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'City': ['Barcelona', 'Barcelona', False, False, False, 'Barcelona', 'Paris', False, 'London', False, 'London']})

期望输出 #

out = pd.DataFrame({'City': ['Barcelona', 'Barcelona', 'Barcelona', 'Barcelona', 'Barcelona', 'Barcelona', 'Paris', False, 'London', 'London', 'London']})

解决方案（高效向量化实现） #

# 生成前向填充的有效城市列（每个位置取前面最近的非False城市）
prev_city = df['City'].where(df['City'] != False).ffill()
# 生成后向填充的有效城市列（每个位置取后面最近的非False城市）
next_city = df['City'].where(df['City'] != False).bfill()
# 标记需要替换的False位置：当前是False，且前后城市一致
replace_mask = (df['City'] == False) & (prev_city == next_city)
# 执行替换
df.loc[replace_mask, 'City'] = prev_city

步骤解释 #

1. 前向/后向填充：ffill()和bfill()分别把每个False位置替换成它前后最近的有效城市名，快速获取每个False的"上下文"城市信息。
2. 掩码筛选：通过逻辑运算精准定位需要替换的False——仅当前后城市完全相同时才替换，前后城市不同的False（比如Paris与London之间的）则保留原值。
3. 批量替换：用loc直接对符合条件的位置赋值，比循环类方法效率更高，适配大数据量场景。

验证结果 #

执行代码后，df结果与期望输出完全一致：

City
0   Barcelona
1   Barcelona
2   Barcelona
3   Barcelona
4   Barcelona
5   Barcelona
6        Paris
7        False
8       London
9       London
10      London

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mab15