Как заполнить пропущенные значения в pandas?

«Backfill pandas» означает заполнить пропущенные значения в серии или в фрейме данных при помощи предыдущих значений. Для этого мы можем использовать метод backfill из библиотеки Pandas.

Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создаем серию
s = pd.Series([1, None, 3, None, 5])

# Заполняем пропущенные значения с использованием метода backfill
s_backfilled = s.bfill()

print(s_backfilled)

Результат будет:

0    1.0
1    3.0
2    3.0
3    5.0
4    5.0
dtype: float64

В данном примере метод bfill заполняет отсутствующие значения в серии s предыдущими значениями, получая заполненную серию s_backfilled.

Объяснение "backfill pandas"

Иногда, при обработке данных с использованием библиотеки pandas, возникает необходимость заполнить пропущенные значения в столбцах определенным образом. Один из методов, который может быть использован для этой цели, называется "backfill". В этой статье мы рассмотрим, что такое "backfill" в pandas и как его использовать.

Что такое "backfill"?

Метод "backfill" в pandas позволяет заполнять пропущенные значения в данных, используя значения из следующих наблюдений. Другими словами, он заполняет пропущенные значения новыми значениями, которые следуют за пропущенными значениями в столбце. Это очень полезно, когда нужно заполнить пропущенные значения с использованием ближайшего доступного значения, и эти значения следуют за пропущенными данными.

Как использовать "backfill" в pandas?

Чтобы использовать метод "backfill" в pandas, мы можем использовать функцию fillna(). Эта функция принимает различные параметры для управления заполнением пропущенных значений. Давайте рассмотрим пример использования:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с пропущенными значениями
data = {'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [None, 6, 7, None, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем метод 'backfill' для заполнения пропущенных значений
df_filled = df.fillna(method='backfill')

print(df_filled)

Результат:

     A    B
0  1.0  6.0
1  2.0  6.0
2  4.0  7.0
3  4.0  9.0
4  NaN  9.0

Как вы видите, пропущенные значения были заменены на значения, следующие за ними в каждом столбце. Последнее пропущенное значение в столбце осталось пропущенным, так как значения, следующие за ним, отсутствуют.

Параметры функции fillna()

Функция fillna() может принимать различные параметры для управления заполнением пропущенных значений. Они включают в себя следующие:

• method: Указывает метод заполнения пропущенных значений. В случае "backfill", это означает использование значений из следующих наблюдений.
• axis: Определяет, какие оси использовать для заполнения пропущенных значений. По умолчанию, заполнение происходит по столбцам (axis=0).
• limit: Ограничивает количество заполняемых пропущенных значений.
• inplace: Если установлено в True, заполнение происходит непосредственно в исходном DataFrame, без создания нового. По умолчанию, установлено в False.

Пример использования параметров функции fillna():

# Используем параметры функции fillna()
df_filled = df.fillna(method='backfill', axis=1, limit=1)

print(df_filled)

Результат:

     A    B
0  1.0  6.0
1  2.0  6.0
2  4.0  7.0
3  4.0  9.0
4  NaN  NaN

В этом примере мы использовали параметры axis=1 и limit=1. Это означает, что мы заполнили пропущенные значения по строкам (axis=1) и ограничили количество заполняемых значений до одного (limit=1).

Заключение

Метод "backfill" в pandas является мощным инструментом для заполнения пропущенных значений в данных. Он использует значения из следующих наблюдений для заполнения пропусков, что позволяет сохранить целостность данных. При использовании метода "backfill" обратите внимание на параметры функции fillna(), которые помогают контролировать заполнение пропусков в данных.