假設我有一個面板資料框，NaN里面有很多s，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(2021)
dates = pd.date_range('20130226', periods=720)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(720, 3)), index=dates, columns=list('ABC'))
for col in df.columns:
df.loc[df.sample(frac=0.4).index, col] = pd.np.nan
df
出去：
A B C
2013-02-26 NaN NaN NaN
2013-02-27 NaN NaN 44.0
2013-02-28 62.0 NaN 29.0
2013-03-01 21.0 NaN 24.0
2013-03-02 12.0 70.0 70.0
... ... ...
2015-02-11 38.0 42.0 NaN
2015-02-12 67.0 NaN NaN
2015-02-13 27.0 10.0 74.0
2015-02-14 18.0 NaN NaN
2015-02-15 NaN NaN NaN
僅當它們在相同且以下時，我才需要將df.fillna(method='bfill')或應用df.fillna(method='ffill')到資料框：yearmonth
例如，如果我申請df.fillna(method='bfill')，預期的結果將是這樣的：
A B C
2013-02-26 62.0 NaN 44.0
2013-02-27 62.0 NaN 44.0
2013-02-28 62.0 NaN 29.0
2013-03-01 21.0 70.0 24.0
2013-03-02 12.0 70.0 70.0
... ... ...
2015-02-11 38.0 42.0 74.0
2015-02-12 67.0 10.0 74.0
2015-02-13 27.0 10.0 74.0
2015-02-14 18.0 NaN NaN
2015-02-15 NaN NaN NaN
我怎么能在 Pandas 中做到這一點？謝謝。
uj5u.com熱心網友回復：
你可以resample通過M（月）和transform bfill：
>>> df.resample("M").transform('bfill')
A B C
2013-02-26 62.0 NaN 44.0
2013-02-27 62.0 NaN 44.0
2013-02-28 62.0 NaN 29.0
2013-03-01 21.0 70.0 24.0
2013-03-02 12.0 70.0 70.0
... ... ... ...
2015-02-11 38.0 42.0 74.0
2015-02-12 67.0 10.0 74.0
2015-02-13 27.0 10.0 74.0
2015-02-14 18.0 NaN NaN
2015-02-15 NaN NaN NaN
[720 rows x 3 columns]
>>>
對于特定列：
>>> df[['A', 'B']] = df.resample("M")[['A', 'B']].transform('bfill')
>>> df
A B C
2013-02-26 62.0 NaN NaN
2013-02-27 62.0 NaN 44.0
2013-02-28 62.0 NaN 29.0
2013-03-01 21.0 70.0 24.0
2013-03-02 12.0 70.0 70.0
... ... ... ...
2015-02-11 38.0 42.0 NaN
2015-02-12 67.0 10.0 NaN
2015-02-13 27.0 10.0 74.0
2015-02-14 18.0 NaN NaN
2015-02-15 NaN NaN NaN
[720 rows x 3 columns]
>>>
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/gongcheng/355110.html