Pandas 如果存在NaN，如何将1添加到以前的数据中

我想知道是否有可能在数据帧/系列中的缺失值中添加1（或n）

例如：
1
10
nan
15
25
nan
nan
nan
三十

将返回：
1
10
11
15
25
26
27
28
三十

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谢谢，

使用

.ffill

+groupby.cumcount的结果来确定

n

df[0].ffill() + df.groupby(df[0].notnull().cumsum()).cumcount()

0     1.0
1    10.0
2    11.0
3    15.0
4    25.0
5    26.0
6    27.0
7    28.0
8    30.0
dtype: float64

---

另外，如果数据在数据框中而不是序列中（我不能在二维中使用groupby），您知道如何使用它吗。我正在考虑在groupby中解压并添加列，然后旋转回DF，但是DF是巨大的，所以需要花费相当多的时间time@Youpi14我无法想象那个问题。编辑您的问题以反映新问题，或者如果问题与新问题不同，您应该提出另一个问题。无论哪种方式，您都应该提供一个表示实际问题和预期输出的解决方案，否则您将继续得到无法解决实际问题的解决方案。