填补熊猫数据框中的空白答案

【问题标题】：fill the gaps in pandas data frame填补熊猫数据框中的空白
【发布时间】：2020-07-27 23:20:58
【问题描述】：

给出的数据按“纬度”分组，如下所示：

import pandas as pd

input_df = pd.DataFrame({"latitude": ["60", "", "", "", "70", "","80","","","","","85"],
                         "longitude": [50, 51, 52, 53, 50, 51,50,51,52,53,54,50],
                         "pollution": [10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120]
                        })

input_df

# see the input_df
    latitude    longitude   pollution
0   60          50          10
1               51          20
2               52          30
3               53          40
4   70          50          50
5               51          60
6   80          50          70
7               51          80
8               52          90
9               53          100
10              54          110
11  85          50          120

有没有办法填补“纬度”列中的空白？所需的输出是：

    latitude    longitude   pollution
0   60          50          10
1   60          51          20
2   60          52          30
3   60          53          40
4   70          50          50
5   70          51          60
6   80          50          70
7   80          51          80
8   80          52          90
9   80          53          100
10  80          54          110
11  85          50          120

非常感谢！

【问题讨论】：

StackOverflow 不是设计、编码、研究或教程服务。 stackoverflow.com/help/how-to-ask
感谢您的提醒。但是对不起，我在发布之前已经以不同的方式进行了搜索。我真的不知道如何解决这个问题。而且我觉得其他人也可能遇到这个问题，所以和社区有关。
替换空字符串stackoverflow.com/q/40711900/6692898和fillna stackoverflow.com/q/38134012/6692898
用户指南有专门的部分缺失数据pandas.pydata.org/docs/user_guide/missing_data.html

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以使用 nan 更改 "" 元素，然后填充 nan 值。在你的情况下：

df["latitude"]=df['latitude'].replace("",np.nan)
for i in range(len(df)):
if df["latitude"].isna().iloc[i]==True:
    df['latitude'].iloc[i] =  df['latitude'].iloc[i-1]

【讨论】：