Performance 使用panda的慢循环

我试图用前一行的值替换序列中的每个nan值。数据如下所示：

16.5

楠

16.5

楠

楠

十六,

楠

这是我的密码：

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.read_csv('test.csv')
AskPrice=df.AskPrice
for i, line in enumerate(AskPrice):
if np.isnan(line):
    AskPrice[i]=AskPrice[i-1]
print(AskPrice)

我希望它是：

16.5

16.5

16.5

16.5

16.5

十六,

十六,

我得到了结果，但完成这项任务花了很长时间。有没有更快的办法？提前谢谢

怎么样

df.fillna(method='ffill')

---

也许

df.ffill（）

好的，我会做一些调查！谢谢大家!@Bharath这完全是一样的看是的，我知道我的意思是你要加上well@xxyy您是要在所有数据帧上还是在给定列上执行此操作？可能是重复的