如何在pandas中用上一行的值填充缺失的列数据

直接使用pandas自带的向前填充方法ffill()即可实现用上一行值补全缺失值的需求，完整可运行代码如下：

import pandas as pd

# 读取原始CSV文件，空值会默认解析为NaN格式
df = pd.read_csv("pivot-products.csv")

# 对product_id列做向前填充，用上一行的有效值补全空缺
# 如果需要同时填充name列，可将代码改为 df[['product_id','name']] = df[['product_id','name']].ffill()
df['product_id'] = df['product_id'].ffill().astype(int)

# 此时pivot方法可正常运行
df.pivot(index='product_id',columns='modifier')

补充说明 #

• ffill()是fillna(method='ffill')的简写，两种写法效果完全一致，作用就是沿着行方向自动将缺失值替换为上一行的非缺失值，完全匹配需求
• 代码中追加的astype(int)是为了将product_id的格式转回整数，避免因填充前的空值导致列格式变为浮点型，和手动填充后的数据集格式完全一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ajayramesh