如何使用Pandas合并两列并按最近非空值填充后续行？

问题场景 #

需要将DataFrame中的GearUp和GearDn两列合并为Gear列，要求Gear列保留最近的非空有效值（如第2行的DOWN会延续到3、4行；第5行的UP延续到6、7行）。原始数据如下：

期望输出结果：

若直接使用两次where方法处理，会出现第二次调用覆盖第一次数据的问题，以下是正确实现方案：

实现代码 #

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造原始数据
df = pd.DataFrame({
    'Time': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
    'GearUp': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 'UP', np.nan, np.nan],
    'GearDn': [np.nan, 'DOWN', np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]
})

# 第一步：合并GearUp和GearDn列，提取每行的非空有效值
df['Gear'] = df['GearUp'].combine_first(df['GearDn'])

# 第二步：向前填充最近的非空值，实现有效值延续
df['Gear'] = df['Gear'].ffill()

# 保留目标列并输出
result = df[['Time', 'Gear']]
print(result)

代码说明 #

1. combine_first方法：优先取GearUp的非空值，当GearUp为空时，取GearDn的非空值，完美提取出每行的有效Gear状态，避免了多次where调用导致的覆盖问题。
2. ffill()方法：将后续的空值替换为前面最近的非空值，实现有效值的向下延续，满足需求中“保留最近非空有效值”的要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1412867