Pandas用第一行填充非空数据

Question

让一个数据集具有如下值：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'DATA1': ['OK', np.nan,'1', np.nan], 
                   'DATA2' : ['KO','2', np.nan, np.nan]})
df

数据将显示如下：

我的目标是按照下面的示例将所有具有值（非null）的行替换为第一行值：

我知道我可以直接更改数据，但是如果我有成千上万的列和行，我想找到一个更好的解决方案。

谢谢最好的祝福莱莉·沙里尔

Answer 1

使用DataFrame.mask和DataFrame.mask选择第一行：

DataFrame.iloc

要替换为第一个非缺失值，请添加DataFrame.iloc：

df = df.mask(df.notna(), df.iloc[0], axis=1)
print (df)
  DATA1 DATA2
0    OK    KO
1   NaN    KO
2    OK   NaN
3   NaN   NaN

Answer 2

您也可以使用backfill：

df = pd.DataFrame({'DATA1': [ np.nan, 'OK','1', np.nan], 
                   'DATA2' : ['KO','2', np.nan, np.nan]})

print (df)
  DATA1 DATA2
0   NaN    KO
1    OK     2
2     1   NaN
3   NaN   NaN

df = df.mask(df.notna(), df.bfill(axis=1).iloc[0], axis=1)
print (df)
  DATA1 DATA2
0   NaN    KO
1    KO    KO
2    KO   NaN
3   NaN   NaN

---

np.where()