Pandas bfill
Sintaxis para usar el método bfill ()?
La sintaxis para la función bfill () para el marco de datos es la siguiente.
Sintaxis:
La sintaxis para usar la función bfill () en serie es la misma que con el marco de datos. La diferencia es que se utilizará el nombre de la serie, seguido del método bfill ().
Sintaxis:
Parámetros
Eje: 0 o índice
1 y las columnas no son compatibles. Eje = 1 en serie
En su lugar: booleano, falso por defecto.
Hacer alteraciones al mismo objeto.
Límite: int, ninguno por defecto
El número máximo de valores nan sucesivos para llenar hacia adelante o hacia atrás si se proporciona el método. En otras palabras, la brecha se llenará parcialmente si hay más de esto muchos Nans consecutivos. Esta es la mayor cantidad de entradas a lo largo del eje completo donde se llenarán las entradas nulas o faltantes si no se proporciona el método. Tiene 0 o más si ninguno.
Devoluciones: DataFrame o serie. Entradas NA llenas de DataFrame o Series.
Cómo usar el método pandas bfill ()?
Mostraremos cómo utilizar la función bfill () en pandas dataframes y series en los ejemplos que siguen.
Ejemplo # 1: Completar los valores faltantes del marco de datos utilizando la función bfill ()
Como ya sabemos, para llenar los valores de NA en un marco de datos, el marcado de datos.Se utiliza el método bfill (). En la dirección inversa, llena los valores de NAN que existen en DataFrame.
Primero, crearemos el marco de datos después de importar los módulos pandas. Para crear DataFrame en Pandas, usaremos el PD.Función DataFrame (). Los siguientes parámetros se pasarán en el PD.Función DataFrame () para crear el DataFrame requerido.
Como se puede ver, hemos creado 3 columnas X, Y y Z. En cada uno de nuestros valores faltantes de DF DataFrame, los valores faltantes. Para visualizar DataFrame, pasaremos el DataFrame en la función print () como argumento.
Ahora aplicaremos el método bfill () para poblar las celdas NA en nuestro marco de datos. El valor en las celdas de NA actuales se llena del valor correspondiente en la siguiente fila cuando axis = "filas". La siguiente fila no se completará si la siguiente fila también tiene un valor de NA.
Como puede ver, en el 4th fila, la 1calle la célula sigue siendo nan. Esto se debe a que el valor correspondiente en la siguiente fila 5 también es nan. El 5th El valor es nan porque no hay un valor correspondiente en la fila inferior desde la cual la función bfill () puede poblar la celda NA.
¿Qué pasa si usamos axis = "columnas"? La función bfill () llenará las celdas nulas con los valores correspondientes de la siguiente columna (la columna derecha). Igual que en el caso de axis = "filas", la siguiente columna no se completará si la siguiente columna también tiene un valor de NA.
En el cuadro de datos anterior, después de usar la función bfill (), todos los valores que tienen un valor correspondiente en la siguiente columna se han cambiado.
Ejemplo # 2: Completa los valores faltantes del marco de datos booleano utilizando la función bfill ()
En este ejemplo, crearemos un marco de datos con datos booleanos y valores de NAN para verificar cómo la función bfill () funcionará en un marco de datos booleano.
Hemos creado el marco de datos con valores booleanos. Ahora, la función bfill () se utilizará para llenar los valores de NA.
Las celdas de NA se llenan donde existen los valores correspondientes en la siguiente fila del marco de datos y no son valores nulos. También podemos especificar axis = "columnas" como lo hemos hecho en el ejemplo # 1 para llenar la celda vacía por el valor en la columna correspondiente de la celda NA.
Ejemplo # 3: Completar los valores faltantes en el objeto en serie utilizando la función bfill ()
Hemos visto cómo funciona Bfill () en Dataframes. Ahora, usaremos la función bfill () en un objeto en serie con uno o más valores nulos. Primero, crearemos una serie de una persona y especificaremos el nombre del índice de cada valor en la serie.
Usaremos la función print () para demostrar nuestra serie "s".
Como se puede ver, hay una célula NA en el índice D. Para llenar esa celda NA; Usaremos el método bfill () en nuestra serie.
Como puede ver, la celda NA se llena por el siguiente valor correspondiente en la serie. Como solo hay un solo eje en la serie, siempre llenará los valores faltantes por el siguiente valor a la celda faltante.
Ejemplo # 4: Completar los valores faltantes en el objeto en serie con valores numéricos utilizando la función bfill ()
Después de importar los módulos pandas, ahora usaremos la función bfill () en un objeto en serie con valores numéricos y tener uno o más valores nulos. Primero, crearemos una serie numérica y especificaremos el índice para cada valor de la serie.
Hemos creado la serie requerida y especificamos el índice de cada valor utilizando el PD.función date_range (). Para obtener un DateTimeIndex con una frecuencia fija, se utiliza el método date_range (). Mientras que freq = "m" indica que la serie debe crearse en función del mes. Visualizemos nuestra serie usando la función print ().
Como puede ver, hay múltiples valores de NA en nuestra serie. Ahora llenaremos estas celdas nulas usando la función bfill ().
La técnica de relleno hacia atrás se usa en la función bfill () para llenar las celdas nulas mediante el siguiente valor adyacente en la serie.
Ejemplo # 5: Especifique el límite de la función bfill () en el objeto de serie
En este ejemplo, crearemos una serie con más de un valor consecutivo para mostrarle cómo funciona el parámetro límite en la función bfill ().
Usemos la función bfill () en la serie con el parámetro límite.
La serie en el ejemplo mencionado tiene dos y tres valores faltantes consecutivos, pero debido a que el límite se establece en 2, la "serie.El método bfill () ”solo llenó dos células nulas consecutivas; el tercero permaneció nulo. Si establecemos el límite en 3, llenará tres celdas nulas consecutivas en la serie.
También especificamos el argumento "inplace = true" para la serie.función bfill (). Las series.El método bfill () complementa los valores faltantes sin generar un nuevo objeto siempre que esta opción sea verdadera y no devuelve ninguno.
Como puede ver, ha llenado todas las celdas de NA de nuestra serie.
Conclusión
Aprendimos a usar la serie Python Pandas ".función bfill () "en este tutorial. Estudiamos la sintaxis y los parámetros de la función bfill () antes de usarla en una serie y marcos de datos que consisten en valores NAN para comprender cómo DataFrame.bfill () y serie.La función bfill () rellena los valores nulos que existen en Pandas DataFrame and Series respectivamente.