Python | Панды Series.ffill ()

Опубликовано: 27 Марта, 2022

Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.

Pandas Series.ffill() function is synonym for forward fill. This function is used t fill the missing values in the given series object using forward fill method.

Syntax: Series.ffill(axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)
Parameter :
axis : {0 or ‘index’}
inplace : If True, fill in place.
limit : If method is specified, this is the maximum number of consecutive NaN values to forward/backward fill
downcast : dict, default is None
Returns : filled : Series

Example #1: Use Series.ffill() function to fill out the missing values in the given series object.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(["New York", "Chicago", "Toronto", None, "Rio"])
  
# Create the Index
sr.index = ["City 1", "City 2", "City 3", "City 4", "City 5"] 
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.ffill() function to fill out the missing values in the given series object.

# fill the missing values
result = sr.ffill()
  
# Print the result
print(result)

Output :

As we can see in the output, the Series.ffill() function has successfully filled out the missing values in the given series object.

Example #2 : Use Series.ffill() function to fill out the missing values in the given series object.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, None, None, 18, 65, None, 32, 10, 5, 24, None])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range("2010-10-09", periods = 11, freq ="M")
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.ffill() function to fill out the missing values in the given series object.

# fill the missing values
result = sr.ffill()
  
# Print the result
print(result)

Output :

As we can see in the output, the Series.ffill() function has successfully filled out the missing values in the given series object.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Панды Series.ffill ()

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ