获取要计算的pandas数据帧中列的上一个非NaN值

，可以使用pandas库中的fillna方法结合shift方法来实现。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建数据帧：假设数据帧名为df，包含多个列。
3. 使用fillna方法填充NaN值：df.fillna(method='ffill', inplace=True)，该方法将使用前一个非NaN值填充NaN值，并将结果保存在原数据帧中。
4. 使用shift方法获取上一个非NaN值：df.shift(1)，该方法将数据帧中的每个元素向下移动一行，即获取每列的上一个非NaN值。

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
                   'B': [None, 2, 3, None, 5],
                   'C': [1, None, 3, 4, None]})

# 使用fillna方法填充NaN值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 使用shift方法获取上一个非NaN值
previous_values = df.shift(1)

# 打印结果
print(previous_values)

以上代码中，假设数据帧df包含3列（A、B、C），每列都包含一些NaN值。通过使用fillna方法填充NaN值，并使用shift方法获取上一个非NaN值，最终得到的结果将是每列的上一个非NaN值的数据帧。

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