用前一列的值填充熊猫数据框中的"无"值

Question

我正在调用一个返回JSON文件的API。将JSON文件解析为数据帧时，返回下表：

如你所见，有三个级别的类别。我想用之前列中的值替换列中的“无”值。数据框应该是这样的：

我已经尝试过一些循环和以下代码：

for i in range(len(df.columns)):
   df.iloc[:,i] = np.where(df.iloc[:,i] == "None",df.iloc[:,i+1],df.iloc[:,i])

但这是行不通的。我怎样才能做到这一点？

非常感谢。

Answer 1

DataFrame。ffill在PythonNone对象上工作。传递轴=1以跨列填充：

filled = df.ffill(axis=1)

print(filled)
  Level 1     Level 2       Level 3
0   Total   Category1  Category 1.2
1   Total       Total         Total
2   Total  Category 2    Category 2
3   Total  Category 2  Category 2.1
4   Total  Category 3    Category 3
5   Total  Category 3  Category 3.1

Answer 2

确保您的None实际上是np。nan，然后您的任务将变得简单，因为沿列向前填充将完成您需要的操作：

df.replace('None',np.nan,inplace=True)
df = df.ffill(axis=1)

print(df)

  Level 1     Level 2       Level 3
0   Total   Category1  Category 1.2
1   Total       Total         Total
2   Total  Category 2    Category 2
3   Total  Category 2  Category 2.1
4   Total  Category 3    Category 3
5   Total  Category 3  Category 3.1