Einführung
In diesem Lab werden wir uns mit der bfill()-Methode der Python Pandas Series befassen. Diese Methode wird verwendet, um fehlende Werte oder NULL-Werte in einer pandas Series rückwärts zu füllen. Sie gibt eine neue Series mit den fehlenden Werten gefüllt zurück, oder None, wenn der inplace-Parameter auf True gesetzt ist.
VM-Tipps
Nachdem die VM gestartet ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.
Importiere die erforderlichen Bibliotheken
Zunächst müssen wir die pandas-Bibliothek importieren, um die Series.bfill()-Methode zu verwenden. Hier ist ein Beispiel dafür, wie wir es importieren können:
import pandas as pd
Erstelle eine Series mit fehlenden Werten
Als nächstes müssen wir eine pandas Series mit einigen fehlenden Werten erstellen. Wir können die pd.Series()-Funktion verwenden, um eine neue Series zu erstellen. Hier ist ein Beispiel:
series = pd.Series([None, 5, None, 10])
Verwende die Series.bfill()-Methode
Jetzt können wir die Series.bfill()-Methode verwenden, um die fehlenden Werte in der Series rückwärts zu füllen. Diese Methode füllt die NULL- oder fehlenden Werte mit dem nächsten nicht-null-Wert in der Series. Hier ist ein Beispiel:
filled_series = series.bfill()
Drucke die gefüllte Series
Schließlich können wir die gefüllte Series drucken, um das Ergebnis zu sehen. Hier ist ein Beispiel:
print(filled_series)
Zusammenfassung
In diesem Lab haben wir gelernt, wie man die Python Pandas Series.bfill()-Methode verwendet, um fehlende Werte oder NULL-Werte in einer pandas Series rückwärts zu füllen. Diese Methode ist nützlich, wenn wir fehlende Werte mit dem nächsten nicht-null-Wert in der Series ersetzen möchten. Indem wir den in diesem Lab beschriebenen Schritten folgen, können wir effektiv fehlende Werte in einer Series füllen und weitere Analysen oder Berechnungen durchführen.