将非缺失单元格的值扩展到Pandas中的后续行

，可以使用Pandas库中的fillna()函数来实现。fillna()函数可以用特定的值或方法填充缺失值。

步骤如下：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 读取数据：

df = pd.read_csv('data.csv')  # 根据实际情况修改文件路径和格式

1. 使用fillna()函数填充缺失值：

df.fillna(method='ffill', inplace=True)

其中，method='ffill'表示使用前向填充的方法，即将缺失值用其前面的非缺失值进行填充。inplace=True表示在原始数据上进行修改。

该方法的优势是可以快速将非缺失单元格的值扩展到后续行，保持数据的连续性和完整性。

应用场景：

• 数据预处理：在进行数据分析和建模前，通常需要对数据进行清洗和处理，其中填充缺失值是一个重要的步骤。
• 时间序列数据：对于时间序列数据，常常需要将缺失值填充为前一个时刻的值，以保持数据的顺序性和一致性。

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