使用Pandas将NaN值填充为其前一行对应值的实现方法

你需要的功能可以直接用Pandas内置的fillna方法实现，不用手动定位索引赋值，适配性更高。

核心代码 #

# 方法1：用fillna指定前向填充参数
df['Height'] = df['Height'].fillna(method='ffill')

# 方法2：直接调用ffill()简写方法，效果完全一致
# df['Height'] = df['Height'].ffill()

参数说明 #

• method='ffill'是前向填充的专用参数，会自动遍历整列，遇到NaN值时自动取最近的上一个非NaN值填充，就算后续出现连续多个NaN也能正常处理，不需要手动修改索引适配
• 如果不需要返回新对象，直接修改原DataFrame，可以添加inplace=True参数：

  df['Height'].fillna(method='ffill', inplace=True)
  

运行代码后你就能得到预期的输出，索引为4的Height字段会自动填充为上一行的3503.3519，其余数据保持不变。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mr Fanta