Python:如何将列表/数组/pd.Series中的零值设置为下一个非零值？

Question

我有一个类似 Python 列表的结构，包含超过 100 万个元素。每个元素采用三个可能值之一，即 -1、0 或 1。我想要实现的目标是将所有零替换为下一个非零值。

例如，如果我有

[1, 0, 0, -1, 0, 1, 0, 0, 0, -1]

手术后我会有

[1, -1, -1, -1, 1 、1、-1、-1、>-1，-1]。

我可以使用嵌套循环结构来实现此目标，但列表中的元素超过 100 万个，它需要很长时间才能运行。有谁知道可以实现此目标的更快算法吗？

Answer 1

您可以尝试先创建系列，然后replace 0 到 NaN 和上次使用 fillna :

import pandas as pd
import numpy as np

li = [1, 0, 0, -1, 0, 1, 0, 0, 0, -1]
s = pd.Series(li)
print s
0    1
1    0
2    0
3   -1
4    0
5    1
6    0
7    0
8    0
9   -1
dtype: int64


print s.replace({0:np.nan})
0     1
1   NaN
2   NaN
3    -1
4   NaN
5     1
6   NaN
7   NaN
8   NaN
9    -1
dtype: float64

print s.replace({0:np.nan}).fillna(method='bfill')
0    1
1   -1
2   -1
3   -1
4    1
5    1
6   -1
7   -1
8   -1
9   -1
dtype: float64

或者替换使用 loc ，然后通过 astype 转换为 int最后一次使用 tolist :

s.loc[s == 0] = np.nan

s.loc[s == 0] = np.nan
print s.fillna(method='bfill').astype(int).tolist()
[1, -1, -1, -1, 1, 1, -1, -1, -1, -1]