Pandas Bfill
Składnia do użycia metody BFill ()?
Składnia funkcji Bfill () dlaFrame jest następująca.
Składnia:
Składnia do korzystania z funkcji BFill () w szeregu jest dość taka sama jak w przypadku DataFrame. Różnica polega na tym, że zostanie użyta nazwa serii, a następnie metoda Bfill ().
Składnia:
Parametry
Oś: 0 lub indeks
1 i kolumny nie są obsługiwane. Oś = 1 w szeregu
W miejscu: boolean, domyślnie fałsz.
Dokonaj zmian w tym samym obiekcie.
Limit: int, nie domyślnie
Maksymalna liczba kolejnych wartości NAN do wypełnienia do przodu lub do tyłu, jeśli metoda jest podana. Innymi słowy, luka zostanie wypełniona częściowo, jeśli jest więcej niż wiele kolejnych NAN. Jest to najwyższa ilość wpisów wzdłuż całej osi, w której zerowe lub brakujące wpisy zostaną wypełnione, jeśli metoda nie zostanie podana. Ma 0 lub więcej, jeśli nie ma.
Zwroty: Dataframe lub seria. Wpisy NA wypełnione ramką danych lub serią.
Jak używać metody pandas bfill ()?
Pokazamy, jak wykorzystać funkcję BFill () w Pandy DataFrame i serie w następujących przykładach.
Przykład nr 1: Wypełnienie brakujących wartości DataFrame za pomocą funkcji Bfill ()
Jak już wiemy, aby wypełnić wartości Na w ramie danych, DataFrame.stosowana jest metoda bfill (). W odwrotnym kierunku wypełnia wartości NAN, które istnieją w ramce danych.
Najpierw utworzymy ramkę danych po zaimportowaniu modułów pandas. Aby utworzyć ramkę danych w pandy, użyjemy PD.Funkcja dataFrame (). W PD zostaną przekazane następujące parametry.Funkcja dataFrame () w celu utworzenia wymaganej ramki danych.
Jak widać, utworzyliśmy 3 kolumny X, Y i Z. W każdej z naszych kolumn DF DataFrame są obecne. Aby wizualizować ramkę danych, przekazamy frame danych w funkcji print () jako argument.
Teraz zastosujemy metodę Bfill () do wypełnienia komórek Na w naszym ramce danych. Wartość w bieżących komórkach Na jest wypełniona z odpowiedniej wartości w następującym rzędzie, gdy oś = „wiersze”. Poniższy rząd nie zostanie wypełniony, jeśli następujący wiersz ma również wartość NA.
Jak widać, w 4th rząd, 1St Komórka jest nadal NAN. Wynika to z faktu, że odpowiednia wartość w następnym rzędzie 5 jest również NAN. 5th Wartość jest nan, ponieważ w dolnym rzędzie nie ma odpowiedniej wartości, z której funkcja Bfill () może wypełnić komórkę Na.
Co jeśli użyjemy axis = „kolumny”? Funkcja Bfill () wypełni komórki zerowe odpowiednimi wartościami z następnej kolumny (prawa kolumna). Tak samo jak w przypadku osi = „wierszy”, następująca kolumna nie zostanie wypełniona, jeśli następna kolumna ma również wartość Na.
W powyższej ramce danych, po użyciu funkcji Bfill (), wszystkie wartości o odpowiedniej wartości w następnej kolumnie zostały zmienione.
Przykład nr 2: Wypełnienie brakujących wartości danych danych za pomocą funkcji BFill ()
W tym przykładzie utworzymy ramkę danych z danych logicznych i wartości NAN, aby sprawdzić, jak funkcja BFill () będzie działać na boolean DataFrame.
Utworzyliśmy ramkę danych o wartościach logicznych. Teraz funkcja BFill () zostanie użyta do wypełnienia wartości NA.
Komórki Na są wypełnione, gdzie istnieją odpowiednie wartości w następnym rzędzie i nie są wartościami zerowymi. Możemy również określić axis = „kolumny”, jak to zrobiliśmy w przykładzie nr 1, aby wypełnić pustą komórkę przez wartość w odpowiedniej kolumnie komórki Na.
Przykład nr 3: Wypełnienie brakujących wartości w obiekcie szeregowym za pomocą funkcji Bfill ()
Widzieliśmy, jak działa BFill () w ramach danych. Teraz użyjemy funkcji BFill () w obiekcie szeregowym z jedną lub więcej wartościami zerowymi. Najpierw utworzymy serię osoby i określamy nazwę indeksu każdej wartości w serii.
Użyjemy funkcji print (), aby zademonstrować naszą serię „s”.
Jak widać, na indeksie D jest jedna komórka Na. Wypełnić tę komórkę Na; W naszej serii użyjemy metody BFill ().
Jak widać, komórka NA jest wypełniona następną odpowiedniej wartością w serii. Ponieważ w serii jest tylko jedna oś, zawsze wypełni brakujące wartości przez następną wartość brakującej komórki.
Przykład nr 4: Wypełnienie brakujących wartości w obiekcie szeregowym wartościami liczbowymi za pomocą funkcji BFill ()
Po zaimportowaniu modułów pandas, teraz użyjemy funkcji BFill () na obiekcie szeregowym o wartościach liczbowych i posiadaniu jednej lub więcej wartości zerowych. Najpierw utworzymy serię numeryczną i określamy indeks dla każdej wartości w serii.
Utworzyliśmy wymaganą serię i określiliśmy indeks każdej wartości za pomocą PD.Funkcja date_range (). Aby uzyskać dateTimeIndex o stałej częstotliwości, stosuje się metodę date_range (). Podczas gdy Freq = „M” wskazuje, że seria musi zostać utworzona na podstawie miesiąca. Wizualizujmy naszą serię za pomocą funkcji print ().
Jak widać, w naszej serii jest wiele wartości NA. Teraz wypełnimy te zerowe komórki za pomocą funkcji Bfill ().
Technika wypełnienia wstecznego jest stosowana w funkcji Bfill (), aby wypełnić komórki zerowe przez następną sąsiednią wartość w serii.
Przykład nr 5: Określ limit funkcji Bfill () w obiekcie serii
W tym przykładzie utworzymy serię o więcej niż jednej kolejnej wartości, aby pokazać, jak działa parametr limitu w funkcji BFill ().
Użyjmy funkcji BFill () w serii z parametrem granicznym.
Seria we wspomnianym przykładzie ma dwie i trzy kolejne brakujące wartości, ale ponieważ limit jest ustawiony na 2, „Seria.Metoda BFill () ”wypełniła tylko dwie kolejne komórki zerowe; Trzeci pozostał zerowy. Jeśli ustalimy limit na 3, wypełni trzy kolejne zerowe komórki w serii.
Dodatkowo określmy argument „inplace = true” dla serii.funkcja bfill (). Serie.Metoda bfill () wypełnia brakujące wartości bez generowania nowego obiektu, o ile ta opcja jest prawdziwa i nie zwraca żadnej.
Jak widać, wypełnił wszystkie komórki NA z naszej serii.
Wniosek
Nauczyliśmy się, jak korzystać z serii Python Pandy.BFILL () ”Funkcja w tym samouczku. Zbadaliśmy składnię i parametry funkcji Bfill () przed użyciem jej w serii i ramach danych składających się z wartości NAN, aby zrozumieć, w jaki sposóbFrame DataFrame.Bfill () i seria.Funkcja bfill () zasypia wartości zerowych, które istnieją odpowiednio w Pandas DataFrame i serie.