熊猫：将零值替换为另一列的值

Question

如何将列中的零值替换为列的前一行值为零的另一列的同一行中的值，即仅替换尚未遇到非零的位置的值？ 例如：给定的列a，b和c一个数据帧：

+----+-----+-----+----+ 
| | 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替换零个值和c与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 

说明：

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 

现在我们可以填写NaN的从下方与DF的相应值（这是建立在3级联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