У меня есть следующий фреймворк:
index = range(14)
data = [1, 0, 0, 2, 0, 4, 6, 8, 0, 0, 0, 0, 2, 1]
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns = ['A'])
Как заполнить нули предыдущим ненулевым значением с помощью pandas? Есть ли заливка, которая не только для "NaN"?.
Результат должен выглядеть так:
[1, 1, 1, 2, 2, 4, 6, 8, 8, 8, 8, 8, 2, 1]
(Этот вопрос задавался здесь Заполнять нулевые значения массива 1d numpy с последними ненулевыми значениями, но он запрашивал исключительно для решения numpy)
Вы можете использовать replace с method='ffill'
In [87]: df['A'].replace(to_replace=0, method='ffill')
Out[87]:
0 1
1 1
2 1
3 2
4 2
5 4
6 6
7 8
8 8
9 8
10 8
11 8
12 2
13 1
Name: A, dtype: int64
Чтобы получить массив numpy, работайте над values
In [88]: df['A'].replace(to_replace=0, method='ffill').values
Out[88]: array([1, 1, 1, 2, 2, 4, 6, 8, 8, 8, 8, 8, 2, 1], dtype=int64)