Pandas中非迭代填充Order_Price非零值至后续行的方法

直接用Pandas的矢量化操作就能实现，完全不需要迭代DataFrame，步骤如下：

• 先将Order_Price中的0值替换为NaN，再使用向前填充（ffill）方法，把非零值向下填充到下一个非零值出现前的所有位置，最终将结果存入新增的Position_Price列。

具体代码示例：

# 方法1：使用mask替换0为NaN后向前填充
df['Position_Price'] = df['Order_Price'].mask(df['Order_Price'] == 0).ffill()

# 方法2：使用where保留非零值，其余为NaN后向前填充
df['Position_Price'] = df['Order_Price'].where(df['Order_Price'] != 0).ffill()

说明 #

• mask()：将满足Order_Price == 0的元素替换为NaN，保留非零值不变；where()则相反，保留满足Order_Price != 0的元素，其余设为NaN，两者效果等价。
• ffill()：全称forward fill，会用前一个非NaN的值填充当前的NaN位置，直到遇到下一个非NaN值为止，完美匹配你需要的“向下填充直到新非零值出现”的需求。

如果你的DataFrame开头存在连续0值，ffill()会让这些位置保留NaN，若需要填充默认值，可以在ffill()后追加.fillna(默认值)来处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jose Martinez Sobrado