在两列中填充 NaN 任何值

Question

我在 df 中有两列，有时在任一列中都有 NaN，有时在两列中都有。如果存在任何列值，我想用相同的值填充 NaN。

例如， 输入：

       col1      col2
0  3.375000  4.075000
1  2.450000  1.567100
2       NaN       NaN
3  3.248083       NaN
4       NaN  2.335725
5  2.150000  3.218750

输出：

       col1      col2
0  3.375000  4.075000
1  2.450000  1.567100
2       NaN       NaN
3  3.248083  3.248083
4  2.335725  2.335725
5  2.150000  3.218750

为此我试过了，

print df.T.fillna(method='bfill').fillna(method='ffill').T

上面给了我一个必需的结果，但我认为我给我的代码增加了更多的复杂性。还有其他更好的方法吗？

Answer 1

不用转置，可以指定轴：

df.ffill(1).bfill(1)

       col1      col2
0  3.375000  4.075000
1  2.450000  1.567100
2       NaN       NaN
3  3.248083  3.248083
4  2.335725  2.335725
5  2.150000  3.218750

如果您有多个列，但不想触及其中的一些列，则可以切片、填充和分配回。

df
       col1      col2  col3
0  3.375000  4.075000   NaN
1  2.450000  1.567100   2.0
2       NaN       NaN   3.0
3  3.248083       NaN   5.0
4       NaN  2.335725   NaN
5  2.150000  3.218750   5.0

include = ['col1', 'col2']
# Or,
# exclude = ['col3']
# include = df.columns.difference(exclude)
df[include] = df[include].ffill(1).bfill(1)

df

       col1      col2  col3
0  3.375000  4.075000   NaN
1  2.450000  1.567100   2.0
2       NaN       NaN   3.0
3  3.248083  3.248083   5.0
4  2.335725  2.335725   NaN
5  2.150000  3.218750   5.0

---

如果只有两列，也可以使用combine_first。

df.col1 = df.col1.combine_first(df.col2) 
df.col2 = df.col2.combine_first(df.col1)

       col1      col2
0  3.375000  4.075000
1  2.450000  1.567100
2       NaN       NaN
3  3.248083  3.248083
4  2.335725  2.335725
5  2.150000  3.218750