Python 按数据帧中的浮点值筛选列，并向前填充

我有这个数据框：

    difer   length     
0   0.11          4
1   NaN           6
2   01_00532      54
3   NaN           32
4   NaN           12 
5   0.10          12
6   Nan           123 

我想用浮点值替换

difer

列中的所有其他值。因此，将所有值更改为0.11，直到下一个浮点值（0.10），然后用0.10重复该操作

   difer        length     
0   0.11          4
1   0.11          6
2   0.11          54
3   0.11          32
4   0.11          12 
5   0.10          12
6   0.10          123  

在第一部分（过滤柱），我发现了一个类似的问题

该人员建议使用

pd.to\u数值

和布尔索引 但我不知道他为什么用这种形式写专栏名

df.SIC

。这对我不起作用：

df[pd.to_numeric(df.SIC, errors='coerce').isnull()]

---

对于第二部分（如何将所有值更改为0.11，直到下一个浮点值（0.10）并用0.10重复），我没有任何线索。

使用

pd。要在列上使用数值
，errors='concurve'
将用
NaN
填充所有非数值，最后使用前向填充列

df['difer'] = pd.to_numeric(df['difer'], errors='coerce').ffill()

输出

   difer  length
0   0.11       4
1   0.11       6
2   0.11      54
3   0.11      32
4   0.11      12
5   0.10      12
6   0.10     123

注:

通过
df.difer
或
df['difer']
访问列没有区别。只有在列名中有空格时，才会出现问题。在这种情况下，使用后面的。
使用
pd。要在列上使用数值
，
errors='concurve'
将用
NaN
填充所有非数值，最后使用前向填充列

df['difer'] = pd.to_numeric(df['difer'], errors='coerce').ffill()

输出

   difer  length
0   0.11       4
1   0.11       6
2   0.11      54
3   0.11      32
4   0.11      12
5   0.10      12
6   0.10     123

注:

通过
df.difer
或
df['difer']
访问列没有区别。只有在列名中有空格时，才会出现问题。在这种情况下，请使用后面的答案。
另一个答案说，请将该列称为
SIC
，因为这是它的名称
df.SIC
和
df['SIC']
是按名称引用列的两种方式。但很明显，您的专栏名为
difer
而不是
SIC
！至于“将所有值更改为0.11，直到下一个浮动值”，称为“向前填充”。参见文档及其同义词，另一个答案说将该列称为
SIC
，因为这是它的名称
df.SIC
和
df['SIC']
是按名称引用列的两种方式。但很明显，您的专栏名为
difer
而不是
SIC
！至于“将所有值更改为0.11，直到下一个浮动值”，称为“向前填充”。参见文档，了解其名称及其同义词