Python 寻找类似于DataFrame.nafill（）的函数

我想应用一个类似于

fillna（）

的函数，但其值与nan不同。不幸的是，

DataFrame.replace（）

在我的情况下不起作用。下面是一个示例：给定一个数据帧：

    df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,-1,-1],[5,6,-1]])

       0    1    2
    0  1  2.0  3.0
    1  4 -1.0 -1.0
    2  5  6.0 -1.0
    3  7  8.0  NaN

我正在寻找一个函数，该函数将输出：

       0    1    2
    0  1  2.0  3.0
    1  4  2.0  3.0
    2  5  6.0  3.0
    3  7  8.0  NaN

---

因此

df.replace（）

with

to_replace=-1

和

'method='ffill'

将不起作用，因为它需要一个独立于列的

值来替换-1项。在我的示例中，它依赖于列。我知道我可以用循环编码，但我正在寻找一个高效的代码，因为它将应用于大型数据帧。有什么建议吗？谢谢。
您只需将该值替换为
NaN
，然后调用
ffill
：

In [3]:

df.replace(-1, np.NaN).ffill()
Out[3]:
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  2  3
2  5  6  3

我觉得你想得太多了

编辑

如果已经有
NaN
值，则创建一个布尔掩码，并在掩码的反面使用
ffill
再次更新这些元素：

In [15]:    
df[df == -1] = df[df != -1].ffill()
df

Out[15]:
   0  1   2
0  1  2   3
1  4  2   3
2  5  6   3
3  7  8 NaN

另一种方法（感谢注释中的@DSM）是使用
where
基本上完成与上述相同的工作：

In [17]:
df.where(df != -1, df.replace(-1, np.nan).ffill())

Out[17]:
   0  1   2
0  1  2   3
1  4  2   3
2  5  6   3
3  7  8 NaN

如果您将-1替换为nan，然后将其填充，您的示例似乎会起作用。你能举个例子吗？是的，如果数据帧中混合了-1和nan。我将为该案例添加编辑添加它@DSM，请查看编辑后的问题。谢谢。不幸的是，如果原始Dataeframe中除了-1条目之外还有NAN，那么这将不起作用。我将进行编辑以显示一个示例。请参阅更新的答案，该答案适用于您修改的示例谢谢@EdChum，请参阅编辑问题中的示例。我相信你编辑的解决方案不适合我的想法。我不需要“跳过”南。我对nan之后的内容不感兴趣。它仍然适用于您的示例df，请参阅更新的回答。我可能会将其写成
df.where（df！=-1，df.replace（-1，np.nan）.ffill（））
，但这是一样的。