使用此列中已存在的另一个值填充NaN值

Question

我想用已经存在于该列中的值填充该列。我的意思是所有的值都应该是‘德州’或另一个值(这个值存在于列中)，.I尝试了ffill和bfill，它是有效的，但是有很多数据帧有这样的NaN值，但是它们的位置对于每个数据帧是不同的。如你所见，top和bottom的值是'nan'，所以ffill和bfill不起作用。我如何用'Texas‘填充NaN值？

Date                       Country
2019-11-10 00:00:00            nan        
2019-11-10 01:00:00          Texas
2019-11-10 02:00:00          Texas
2019-11-10 03:00:00            nan
2019-11-10 04:00:00            nan          
2019-11-10 05:00:00          Texas
2019-11-10 06:00:00            nan 
2019-11-10 07:00:00          Texas
2019-11-10 08:00:00            nan           
2019-11-10 09:00:00          Texas
2019-11-10 10:00:00            nan         
2019-11-10 11:00:00            nan         
2019-11-10 12:00:00          Texas
2019-11-10 13:00:00          Texas
2019-11-10 14:00:00            nan        
2019-11-10 15:00:00            nan
2019-11-10 16:00:00            nan
2019-11-10 17:00:00          Texas
2019-11-10 18:00:00            nan          
2019-11-10 19:00:00            nan
2019-11-10 20:00:00            nan
2019-11-10 21:00:00          Texas
2019-11-10 22:00:00          Texas
2019-11-10 23:00:00            nan
                    .
                    .
                    .
2019-11-20 23:00:00            nan

Answer 1

我认为在你的解决方案之前，你需要将字符串nan替换为缺失值NaNs：

df['Country'] = df['Country'].replace('nan', np.nan).ffill().bfill()