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fillna(method='bfill')とfillna(method='ffill')を組み合わせて出来そうです。
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とりあえす質問のケースでは出来ました。他のケースは別途検証してください。
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```Python
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import pandas as pd
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import io
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import numpy as np
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text = """
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1,2,3,4,5,6
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A,1,1,1,1,1,
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B,1,,1,1,1,1
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C,1,,,,1,1
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D,1,,,1,,
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"""
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df = pd.read_csv(io.StringIO(text))
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df = df.T
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df2 = df.copy().fillna(method='bfill')
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df3 = df.copy().fillna(method='ffill')
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df_result = pd.DataFrame(df2.values * df3.values, index=df.index, columns=df.columns)
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df_result.fillna(0, inplace=True)
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df_result = df_result.T
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df_result = df_result.astype('int')
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print(df_result)
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# 1 2 3 4 5 6
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#A 1 1 1 1 1 0
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#B 1 1 1 1 1 1
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#C 1 1 1 1 1 1
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#D 1 1 1 1 0 0
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※下記は１で挟まれているという条件が抜けていました。
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処理通りやるなら、iterrors()などでデータフレームの行をループしてその行の値を1個ずつチェックしてく感じでしょうか？データが多いと処理が遅いとは思いますが。
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検証はしていませんが、データフレームを転置してdf.fillna(method='bfill')で穴埋めというのはどうでしょうか？
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