熊貓：將零值替換爲另一列的值

Question

如何將列中的零值替換爲列的前一行值爲零的另一列的同一行中的值，即僅替換尚未遇到非零的位置的值？ 例如：給定的列a，b和c一個數據幀：

+----+-----+-----+----+ 
| | a | b | c | 
|----+-----+-----|----| 
| 0 | 2 | 0 | 0 | 
| 1 | 5 | 0 | 0 | 
| 2 | 3 | 4 | 0 | 
| 3 | 2 | 0 | 3 | 
| 4 | 1 | 8 | 1 | 
+----+-----+-----+----+ 

在b替換零個值和c與a值，其中前一值是零

+----+-----+-----+----+ 
| | a | b | c | 
|----+-----+-----|----| 
| 0 | 2 | 2 | 2 | 
| 1 | 5 | 5 | 5 | 
| 2 | 3 | 4 | 3 | 
| 3 | 2 | 0 | 3 | <-- zero in this row is not replaced because of 
| 4 | 1 | 8 | 1 |  non-zero value (4) in row before it. 
+----+-----+-----+----+ 

Answer 1

In [90]: (df[~df.apply(lambda c: c.eq(0) & c.shift().fillna(0).eq(0))] 
    ...: .fillna(pd.DataFrame(np.tile(df.a.values[:, None], df.shape[1]), 
    ...:       columns=df.columns, index=df.index)) 
    ...: .astype(int) 
    ...:) 
Out[90]: 
    a b c 
0 2 2 2 
1 5 5 5 
2 3 4 3 
3 2 0 3 
4 1 8 1 

說明：

In [91]: df[~df.apply(lambda c: c.eq(0) & c.shift().fillna(0).eq(0))] 
Out[91]: 
    a b c 
0 2 NaN NaN 
1 5 NaN NaN 
2 3 4.0 NaN 
3 2 0.0 3.0 
4 1 8.0 1.0 

現在我們可以填寫NaN的從下方與DF的相應值（這是建立在3級聯a列）：

In [92]: pd.DataFrame(np.tile(df.a.values[:, None], df.shape[1]), columns=df.columns, index=df.index) 
Out[92]: 
    a b c 
0 2 2 2 
1 5 5 5 
2 3 3 3 
3 2 2 2 
4 1 1 1