Python Pandas Series.ffill()用法及代碼示例

Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的，但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引，並提供了許多方法來執行涉及索引的操作。

Pandas Series.ffill()函數是正向填充的同義詞。此函數用於使用正向填充方法填充給定係列對象中的缺失值。

用法： Series.ffill(axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)

參數：
axis:{0或“索引”}
inplace:如果為True，則填寫。
limit:如果指定了method，則這是要向前/向後填充的連續NaN值的最大數量
downcast:dict，默認為無

返回：填充：係列

範例1：采用Series.ffill()函數來填充給定係列對象中的缺失值。

# 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)

輸出：

現在我們將使用Series.ffill()函數來填充給定係列對象中的缺失值。

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

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.ffill()函數已成功填寫給定係列對象中的缺失值。

範例2：采用Series.ffill()函數來填充給定係列對象中的缺失值。

# 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)

輸出：

現在我們將使用Series.ffill()函數來填充給定係列對象中的缺失值。

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

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.ffill()函數已成功填寫給定係列對象中的缺失值。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.ffill()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。