Python | 熊猫 dataframe.ffill()

简介

在Python编程中有时需要处理大量的数据，其中一些缺失值可能需要填充，而Pandas是一个非常有用的数据处理工具。为此，Pandas提供了一个ffill()函数，它能够在数据框(DataFrame)中向前填充缺失值(Forward Fill)。

语法

dataframe.ffill(axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)

参数说明：

• axis：表示沿着行或列进行填充，默认为列索引(axis=0)
• inplace：表示是否就地修改数据框，默认为False
• limit: 表示向前填充的最大极限，将填充指定数量的值
• downcast: 如果可能，可以尝试向下转换数据类型以节省内存集

示例

先看看一个简单的示例，假设我们有一个数据框(df)，其中有一个列（'B'）有几个缺失值。我们可以使用ffill()函数来填充这些缺失值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, np.nan, np.nan, 8]})
print(df)
df.ffill()

Output:
   A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  NaN
2  3.0  NaN
3  4.0  8.0

   A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  5.0
2  3.0  5.0
3  4.0  8.0

在上面的示例中，通过调用ffill()函数，数据框被修改为具有向前填充的值。

   A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  5.0
2  3.0  5.0
3  4.0  8.0

如果你不想在原始DataFrame上进行修改，你可以使用inplace=False参数：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, np.nan, np.nan, 8]})
print(df)
df.ffill(inplace=True)
print(df)

Output:
   A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  NaN
2  3.0  NaN
3  4.0  8.0

   A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  5.0
2  3.0  5.0
3  4.0  8.0

总结

ffill()函数是pandas中一个非常有用的函数，可以用来填充DataFrame对象中的缺失值。 它通过前向填充给出了一种简单且性能良好的方法来处理缺失的值。在实践中，DataFrame和ffill()函数使用范围非常广泛，在数据处理中有着非常重要的作用。