特定の列を除いた列の、空白（NaN）を埋める（fillna）

Question

特定の列を除いた列の、空白（NaN）を埋める（fillna）

下記のようなデータフレームがあるとします。
単価の列以外の列の空白行を上の行の値で埋めたいです。
※実際のデータには空白行のある列がたくさんあります

カテゴリ	商品名	単価	サイズ
くだもの	みかん	300	A
NaN	NaN	NaN	B
NaN	いちご	400	A
NaN	NaN	NaN	B
やさい	とまと	200	A
NaN	NaN	NaN	B
NaN	NaN	NaN	C

試したこと

・df = df.fillna(method='ffill')
とすることで空白部分を埋めてくれることはわかったのですが、
上記コードだと、データフレーム全体の空白を処理してしまいます。
・df['商品名'] = df['商品名'].fillna(method='ffill')
とすることで列を特定して空白を処理できることも分かったのですが、
実際のデータは列数が多く、何か効率的に処理できる方法はありませんでしょうか？

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python 3.7.3
pandas 0.24.2

Answer 1

cols = df.filter(regex=r'^(?!単価$)').columns
df[cols] = df[cols].ffill(downcast='infer')
print(df)

カテゴリ	商品名	単価	サイズ
くだもの	みかん	300	A
くだもの	みかん	nan	B
くだもの	いちご	400	A
くだもの	いちご	nan	B
やさい	とまと	200	A
やさい	とまと	nan	B
やさい	とまと	nan	C

Comments

[tttosure]

ご回答ありがとうございます！
Python超初心者なので、読み解くのが少し難しかったですが、
このコードが理解できるように勉強していきたいと思います。

Answer 2

カラム毎にループすればよいかと思います。

for c in df.columns:
    df[c] = df[c].fillna(method='ffill')

Comments

[tttosure]

早速ご回答いただき、ありがとうございます！！
以下のコードで処理できました。

for c in df_1.columns:
if c != '単価':
df_1[c] = df_1[c].fillna(method='ffill')