Python Pandas 填充非空值

在数据处理的过程中，往往需要对缺失值进行填充。在 Pandas 中，使用 fillna() 方法可以实现对缺失值的填充。但有时我们需要使用已有的非空值来填充缺失值。本文将会介绍如何在 Pandas 中向后传播（backward fill）非空值来填充缺失值。

示例数据

在代码示例中，我们将使用以下数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'],
    'value': [1, 3, None, None, 5]
})

其中包含两列数据：日期（date）与值（value），其中第三、四行的值为缺失值（None）。

方法介绍

在 Pandas 中，向后传播非空值的方法是使用 bfill() 方法。bfill() 方法会向后查找最近的一个非空值，并使用该值来填充当前的缺失值。使用 bfill() 方法需要注意以下几点：

• 如果缺失值之前没有任何非空值，则该缺失值将无法填充。
• 如果需要向前查找最近的一个非空值，则应该使用 ffill() 方法。

示例代码

接下来，我们将使用示例数据来演示如何向后传播非空值来填充缺失值。

# 查看原始数据
print(df)

# 使用 bfill() 方法填充缺失值
df['value'].fillna(method='bfill', inplace=True)

# 查看填充后的数据
print(df)

上述代码首先输出了原始数据：

         date  value
0  2021-01-01    1.0
1  2021-01-02    3.0
2  2021-01-03    NaN
3  2021-01-04    NaN
4  2021-01-05    5.0

可以看到，第三、四行的值为缺失值。接下来，我们使用 bfill() 方法填充缺失值，具体方法是使用 fillna() 方法，并将 method 参数设置为 ‘bfill’：

df['value'].fillna(method='bfill', inplace=True)

该语句将会对 ‘value’ 列中的缺失值进行填充，并以向后查找最近的非空值为准，结果为：

         date  value
0  2021-01-01    1.0
1  2021-01-02    3.0
2  2021-01-03    5.0
3  2021-01-04    5.0
4  2021-01-05    5.0

可以看到，第三、四行的缺失值分别被向后最近的非空值 3 和 5 填充。最后一行的值不会被填充，因为其后没有任何非空值。

结论

向后传播非空值是一种在 Pandas 中填充缺失值的有效方法。在数据处理过程中，使用该方法可以简化操作，提高效率。需要注意的是，bfill() 方法是向后查找最近的非空值，如果需要向前查找最近的非空值，则应该使用 ffill() 方法。