Pandas 用此列中已存在的另一个值填充nan值

我想用此列中已经存在的值填充列。我的意思是所有值都应该是“Texas”或其他值（该值存在于列中）。我尝试了ffill和bfill，它正在工作，但有许多数据帧具有类似于此的nan值，但每个数据帧的位置不同。如您所见，顶部和底部的值为“nan”，因此ffill和bfill不起作用。如何用“Texas”填充nan值

Date                       Country
2019-11-10 00:00:00            nan        
2019-11-10 01:00:00          Texas
2019-11-10 02:00:00          Texas
2019-11-10 03:00:00            nan
2019-11-10 04:00:00            nan          
2019-11-10 05:00:00          Texas
2019-11-10 06:00:00            nan 
2019-11-10 07:00:00          Texas
2019-11-10 08:00:00            nan           
2019-11-10 09:00:00          Texas
2019-11-10 10:00:00            nan         
2019-11-10 11:00:00            nan         
2019-11-10 12:00:00          Texas
2019-11-10 13:00:00          Texas
2019-11-10 14:00:00            nan        
2019-11-10 15:00:00            nan
2019-11-10 16:00:00            nan
2019-11-10 17:00:00          Texas
2019-11-10 18:00:00            nan          
2019-11-10 19:00:00            nan
2019-11-10 20:00:00            nan
2019-11-10 21:00:00          Texas
2019-11-10 22:00:00          Texas
2019-11-10 23:00:00            nan
                    .
                    .
                    .
2019-11-20 23:00:00            nan

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我认为在解决方案之前，您需要将字符串

nan

替换为缺少的值

nan

s：

df['Country'] = df['Country'].replace('nan', np.nan).ffill().bfill()

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在这种情况下，我的解决方案不起作用，但您的解决方案非常有用，谢谢you@JuniorDeveloper-

我的解决方案不起作用

你能解释更多吗？如果顶部和底部的值为nan，则列值以nan开头或以nan结尾。@JuniorDeveloper-答案已编辑，你能编辑吗？我猜，这个答案比旧的好？成功了，再次感谢你！