Python | 熊猫(DataFrame.bfill())

概念

DataFrame.bfill()是 Pandas 库中的一种方法，用来返回填充缺失值之后的数据帧。该方法会用后面的一个非缺失值代替前面的缺失值。

语法

DataFrame.bfill(axis = None, inplace = False, limit = None, downcast = None)

参数

• axis：可选参数，用于指定后向填充，即在哪个轴上进行填充，0 或 'index' 表示行索引，1 或 'columns' 表示列索引。默认为 None，即在行和列上都做填充。
• inplace：可选参数，如果该参数为 True，会直接修改原数据，否则会在副本上进行操作。默认为 False。
• limit：可选参数，用于指定最大填充次数。
• downcast：可选参数，用于指定是否尝试在返回结果中降低数据类型。默认为 None。

示例

# 导入 pandas 库
import pandas as pd

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({"A":[0, 1, None, 3], "B":[4, None, None, 7]})
print(df)

# 后向填充缺失值
df.bfill(inplace=True)
print(df)

输出结果如下：

     A    B
0  0.0  4.0
1  1.0  NaN
2  NaN  NaN
3  3.0  7.0

     A    B
0  0.0  4.0
1  1.0  7.0
2  3.0  7.0
3  3.0  7.0

从以上示例可以看出，数据帧中的缺失值被用后面的非缺失值替代了。如果 inplace 参数为 True，则会修改原数据帧，否则会在副本上进行操作。

应用场景

DataFrame.bfill() 适用于需要将缺失值替换为后面的非缺失值的场合，比如数据预处理阶段，我们可以将缺失值替换为均值或中值进行填充，这样可以提高数据的准确性。