熊猫-填充nans直到第一个非NULL值

我有一个数据框

A    B    C
1    nan  nan
2    nan  5
3    3    nan
4    nan  nan

我如何只填充每个系列的NULL（以0表示），直到第一个非NULL值，导致

A    B    C
1    0    0
2    0    5
3    3    nan
4    nan  nan

pandas.DataFrame.ffill与notnaand一起使用的技巧where：

df.where(df.ffill().notna(), 0)

或使用pandas.DataFrame.interpolate：

df.interpolate('zero', fill_value=0, limit_direction='backward')

输出：

   A    B    C
0  1  0.0  0.0
1  2  0.0  5.0
2  3  3.0  NaN
3  4  NaN  NaN

这可以使用where或来完成mask。

df.mask(df.notna().cumsum().eq(0), 0)
# or,
df.where(df.notna().cumsum().ne(0), 0)

   A    B    C
0  1  0.0  0.0
1  2  0.0  5.0
2  3  3.0  NaN
3  4  NaN  NaN

在这里给猫皮很多方法:-)

由于0 + nan是nan，因此可以工作：

xf = df.fillna(0) + df.bfill()*0