【python】【pandas】dataframe列向下填充

要在DataFrame的特定列中向下填充值，可以使用fillna()方法，并指定method='ffill'参数。

以下代码，演示如何在DataFrame的特定列中进行向下填充：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, None, None, 4],
        'B': [None, 2, None, None],
        'C': [3, None, 6, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 在指定列中向下填充值
df['A'].fillna(method='ffill', inplace=True)
df['B'].fillna(method='ffill', inplace=True)
df['C'].fillna(method='ffill', inplace=True)

print(df)

输出结果：

     A    B    C
0  1.0  NaN  3.0
1  1.0  2.0  3.0
2  1.0  2.0  6.0
3  4.0  2.0  6.0

在上述代码中，我们创建了一个示例DataFrame，其中包含了一些缺失值（NaN）。然后，我们使用fillna()方法，并在每个指定列中指定method='ffill'，这表示使用前向填充的方法，将缺失值用该列中最近的非缺失值进行填充。

通过设置inplace=True参数，我们在原地修改了DataFrame，而不生成新的DataFrame。

执行上述代码后，DataFrame中指定列的缺失值将被相应列中最近的非缺失值进行填充。

你可以根据需要将method='ffill'应用于其他列，以实现向下填充的效果。