Python 熊猫填充列的值与其他列的值相似

我有一个日期列，其中包含每分钟的timeseries数据。我想更新我的所有其他列，使其也具有每分钟的数据，因此Date2和Date3列的值应该与Date列的值相同。我还希望列Value1（链接到Date 2列）和Value2（链接到Date 3列）填充值，以便每行都有值。填充应始终替换可见的最新值

例如，column Date2 row 2019-01-30 10:05，对应的列值1，同一行的值应为3，因为该值不是戳10:04的上次更新值

最后，对于“日期”列，应删除早于“日期2”列和“日期3”列的所有日期。这里是2019-01-30排10:03

    Date              Date2              Value1  Date3             Value2
   2019-01-30 10:09   2019-01-30 10:08    1      2019-01-30 10:07   5
   2019-01-30 10:08   2019-01-30 10:07    2      2019-01-30 10:04   9   
   2019-01-30 10:07   2019-01-30 10:06    4 
   2019-01-30 10:06   2019-01-30 10:04    3
   2019-01-30 10:05   
   2019-01-30 10:04
   2019-01-30 10:03

结果应该是：

    Date              Date2              Value1  Date3             Value2
   2019-01-30 10:09   2019-01-30 10:09    1      2019-01-30 10:09   5
   2019-01-30 10:08   2019-01-30 10:08    1      2019-01-30 10:08   5
   2019-01-30 10:07   2019-01-30 10:07    2      2019-01-30 10:07   5
   2019-01-30 10:06   2019-01-30 10:06    4      2019-01-30 10:06   9
   2019-01-30 10:05   2019-01-30 10:05    3      2019-01-30 10:05   9
   2019-01-30 10:04   2019-01-30 10:04    3      2019-01-30 10:04   9

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似乎您希望在日期的所有列中具有相同的日期值，对吗？如果是，则只需将日期复制到日期2和日期3。使用Pandas读取列时，缺少的值将被读取为“NAN”，可以用DataFrame.fillna替换

如果您已经读取了列并希望填充这些列，那么一种简单的方法是将列用作NumPy数组：

• $Date1=日期
• $latest_value=value1[-1]
• $updated_values=列表（value1）+列表（np.one（len（Date1）-len（value1））