如何填充Pandas DataFrame中两个相同有效值之间的NaN值

我们可以利用**正向填充(ffill)和反向填充(bfill)**的结果对比来定位需要填充的位置：两个相同有效值之间的NaN，正向填充结果和反向填充结果完全一致；而有效值外侧的NaN，正向和反向填充结果必然不一致，利用这个特性就能精准完成填充。

完整实现代码 #

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造示例DataFrame
data = {
    'time_expanded': ['10:30:00', '10:30:10', '10:30:20', '10:30:30', '10:30:40', '10:30:50', '10:31:00', '10:31:10', '10:31:20', '10:31:30'],
    'start_time': [np.nan, '10:30:10', np.nan, np.nan, '10:30:10', np.nan, '10:31:00', np.nan, '10:31:00', np.nan],
    'end_time': [np.nan, '10:30:40', np.nan, np.nan, '10:30:40', np.nan, '10:31:20', np.nan, '10:31:20', np.nan],
    'name': [np.nan, '11v11', np.nan, np.nan, '11v11', np.nan, 'zonal_game', np.nan, 'zonal_game', np.nan]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 指定需要填充的列
fill_cols = ['start_time', 'end_time', 'name']

for col in fill_cols:
    # 分别生成正向、反向填充结果
    ffill_val = df[col].ffill()
    bfill_val = df[col].bfill()
    # 仅当正向和反向填充结果相同时，才用该值填充NaN，否则保留原有NaN
    df[col] = df[col].fillna(ffill_val.where(ffill_val == bfill_val))

print(df)

逻辑说明 #

• 对于两个相同有效值中间的NaN：正向填充取前面的有效值，反向填充取后面的有效值，两者相等，所以会被填充
• 对于有效值外侧的NaN：要么正向填充结果为NaN，要么反向填充结果为NaN，或者两者取值不同，不会被填充

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