Python 熊猫用第一行填充非空数据

假设数据集的值如下所示：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'DATA1': ['OK', np.nan,'1', np.nan], 
                   'DATA2' : ['KO','2', np.nan, np.nan]})
df

数据如下所示：

我的目标是根据以下示例将所有具有值（非空）的行替换为第一行值：

我知道我可以直接更改数据，但如果我有数千列和数千行，我希望找到更好的解决方案

多谢各位 顺致敬意， Railey Shahril

用于选择第一行：

df = df.mask(df.notna(), df.iloc[0], axis=1)
print (df)
  DATA1 DATA2
0    OK    KO
1   NaN    KO
2    OK   NaN
3   NaN   NaN

若要替换为第一个非缺失值，请使用添加

回填
：

df = pd.DataFrame({'DATA1': [ np.nan, 'OK','1', np.nan], 
                   'DATA2' : ['KO','2', np.nan, np.nan]})

print (df)
  DATA1 DATA2
0   NaN    KO
1    OK     2
2     1   NaN
3   NaN   NaN

df = df.mask(df.notna(), df.bfill(axis=1).iloc[0], axis=1)
print (df)
  DATA1 DATA2
0   NaN    KO
1    KO    KO
2    KO   NaN
3   NaN   NaN

您还可以使用：


final=pd.DataFrame(np.where(df.notnull(),df.iloc[0],df),df.index,df.columns)

  DATA1 DATA2
0    OK    KO
1   NaN    KO
2    OK   NaN
3   NaN   NaN