如何填充DataFrame中的NaN空值：将空值替换为上一个非空值

你需要的是pandas中的**前向填充（forward fill）**功能，直接调用内置方法即可完成，不需要自行编写循环逻辑。

完整示例代码 #

第一步：构造测试数据 #

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成和你描述一致的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'target_col': ['Jacob', np.nan, np.nan, 'Max', np.nan, 'Prince', np.nan, np.nan, np.nan]
})

第二步：核心填充操作 #

两种等价写法均可实现需求，任选其一即可：

• 直接调用ffill()方法

df['target_col'] = df['target_col'].ffill()

• 通过fillna()指定填充策略

df['target_col'] = df['target_col'].fillna(method='ffill')

结果验证 #

填充后target_col列的取值为：['Jacob', 'Jacob', 'Jacob', 'Max', 'Max', 'Prince', 'Prince', 'Prince', 'Prince']，完全符合预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Paras Chopra