我试图在一个非常大的熊猫数据框中用零填充NaN，但前提是在同一行中但在其左侧的单元格中有非NaN值。因此，例如，从此输入DataFrame中，
input = pd.DataFrame([[1, np.NaN, 1.5, np.NaN], [np.NaN, 2, np.NaN, np.NaN]], index=['A', 'B'], columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'])
看起来像：
col1 col2 col3 col4
A 1.0 NaN 1.5 NaN
B NaN 2.0 NaN NaN
预期的输出将是：
col1 col2 col3 col4
A 1.0 0 1.5 0
B NaN 2.0 0 0
看看[B，col1]为何仍然是Nan，因为它的左边没有not-NaN值，但是所有四个[A，col2]，[A，col4]，[B，col3]和[B，col4]都已填充零（因为存在较左的非NaN值）。
有人对如何进行此操作有任何想法吗？非常感谢！
使用前向填充缺失值并测试不缺失，并通过测试缺失值和此掩码分配链0：
df[df.ffill(axis=1).notna() & df.isna()] = 0
print (df)
col1 col2 col3 col4
A 1.0 0.0 1.5 0.0
B NaN 2.0 0.0 0.0
或者，您可以将累积和与测试0值不相等的值一起使用：
df[df.fillna(0).cumsum(axis=1).ne(0) & df.isna()] = 0
print (df)
col1 col2 col3 col4
A 1.0 0.0 1.5 0.0
B NaN 2.0 0.0 0.0
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