Pandas如何使用列中现有非空值填充同列对应空单元格？

现有如下结构的DataFrame：

A  B
a
a  
a  b
a
a  
a  B

需要填充B列的空值，最终输出结果如下：

A  B
a  b
a  b
a  b
a  B
a  B
a  B

方案1：直接向后填充（适配当前场景） #

当前场景中空值后面紧邻的就是对应要填充的非空值，直接用bfill()方法即可一步完成：

df['B'] = df['B'].bfill()

方案2：按3行分组填充（更通用，适配组内非空值位置不固定的场景） #

如果后续非空值不一定出现在每组的最后一行，可以先按每3行分组，再用组内的唯一非空值填充整组：

# 生成分组标签，每3行一组
df['group'] = df.index // 3
# 分组填充B列
df['B'] = df.groupby('group')['B'].transform(lambda x: x.ffill().bfill())
# 可选：删除辅助生成的group列
df.drop('group', axis=1, inplace=True)

方案3：按原思路调整实现 #

之前操作失败是因为dropna后的Series保留了原始索引，直接重复3次后索引和原DataFrame无法对齐，调整后代码如下：

# 提取非空值并重置索引
tmp = df['B'].dropna().reset_index(drop=True)
# 每个值重复3次后重置索引，赋值给原B列
df['B'] = tmp.repeat(3).reset_index(drop=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Catherine