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Pandas库学习之ffill函数

时间:2025/7/9 8:01:18来源:https://blog.csdn.net/qq_46396470/article/details/140536117 浏览次数:0次

Pandas库学习之ffill函数

一、简介

ffill(forward fill)是Pandas库中DataFrame和Series对象的一个函数,用于填充缺失值(NaN)。它通过使用前面的有效值来填充后续的缺失值,也被称为"前向填充"。

二、语法和参数

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

主要参数:

  • axis:填充的方向。{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’},默认为0。
  • inplace:是否在原对象上进行修改,默认为False。
  • limit:指定连续填充的最大数量,默认为None。
  • downcast:可选,将结果转换为指定的dtype,默认为None。

三、实例

3.1 基本使用

代码:

import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个包含NaN的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, np.nan, 5],'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],'C': [1, 2, 3, 4, 5]
})print("原始DataFrame:")
print(df)print("\n使用ffill()后的DataFrame:")
print(df.ffill())

输出:

原始DataFrame:A    B  C
0  1.0  NaN  1
1  2.0  2.0  2
2  NaN  3.0  3
3  NaN  NaN  4
4  5.0  5.0  5使用ffill()后的DataFrame:A    B  C
0  1.0  NaN  1
1  2.0  2.0  2
2  2.0  3.0  3
3  2.0  3.0  4
4  5.0  5.0  5
3.2 指定axis参数

代码:

import pandas as pd
import numpy as npdf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, np.nan, 5],'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],'C': [1, 2, 3, 4, 5]
})print("原始DataFrame:")
print(df)print("\n使用ffill(axis=1)后的DataFrame:")
print(df.ffill(axis=1))

输出:

原始DataFrame:A    B  C
0  1.0  NaN  1
1  2.0  2.0  2
2  NaN  3.0  3
3  NaN  NaN  4
4  5.0  5.0  5使用ffill(axis=1)后的DataFrame:A    B    C
0  1.0  1.0  1.0
1  2.0  2.0  2.0
2  NaN  3.0  3.0
3  NaN  NaN  4.0
4  5.0  5.0  5.0
3.3 使用limit参数

代码:

import pandas as pd
import numpy as npdf = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, np.nan, np.nan, 5],'B': [np.nan, 2, np.nan, np.nan, 5],'C': [1, 2, 3, 4, 5]
})print("原始DataFrame:")
print(df)print("\n使用ffill(limit=1)后的DataFrame:")
print(df.ffill(limit=1))

输出:

原始DataFrame:A    B  C
0  1.0  NaN  1
1  NaN  2.0  2
2  NaN  NaN  3
3  NaN  NaN  4
4  5.0  5.0  5使用ffill(limit=1)后的DataFrame:A    B  C
0  1.0  NaN  1
1  1.0  2.0  2
2  NaN  2.0  3
3  NaN  NaN  4
4  5.0  5.0  5

四、注意事项

  1. ffill()函数只能填充NaN值,对于其他类型的缺失值(如None)可能无效。

  2. 使用inplace=True可以直接在原DataFrame上进行修改,但这会改变原始数据,使用时需谨慎。

  3. ffill()函数在处理大型数据集时可能会消耗较多内存和时间,特别是在使用axis=1时。

  4. 当使用limit参数时,只有指定数量的连续NaN值会被填充,超出限制的NaN值将保持不变。

  5. ffill()函数是fillna(method='ffill')的简写形式,两者功能相同。

  6. 在时间序列数据处理中,ffill()特别有用,可以用来填充缺失的时间点数据。

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