在Pandas数据框架中用最新的正值替换负值

在 Pandas 数据框架中，我们可以使用 where 函数来替换负数为最新的正值。下面是详细的步骤：

1. 导入 Pandas 模块并读取数据

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

1. 将数据框架中的负数替换为 NaN

data = data.where(data >= 0)

该语句将数据框架 data 中的负数替换为 NaN 值。这一步是为了方便我们找到最新的正值。

1. 找到最新的正值

last_vals = data.ffill()

使用 ffill() 函数可帮助我们在数据框架中找到最新的正值。该函数用最新的非 NaN 值填充 NaN 值。

1. 将 NaN 值替换为最新的正值

data = data.fillna(last_vals)

使用 fillna() 函数就可以将数据框架中的 NaN 值替换为 'last_vals' 中的值。

下面是一个完整的实例：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 替换为 NaN
data = data.where(data >= 0)

# 找到最新的正值
last_vals = data.ffill()

# 将 NaN 值替换为最新的正值
data = data.fillna(last_vals)

# 打印结果
print(data)

假设原始数据如下：

-1  2  3
4  -5  6
7  -8 -9

然后经过上面的替换后，变成了：

    0  1  2
0 NaN  2  3
1   4  2  6
2   7  2  6

其中，位置 (0, 0) 的值被替换成了 NaN，位置 (0, 1) 和 (0, 2) 保持不变，位置 (1, 1) 被替换成了 2，其余的 NaN 值被替换成了最新的正值。