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この実験では、Pandas DataFrame のffill()メソッドの使い方を段階的に案内します。ffill()メソッドは「前方充填（forward fill）」を意味し、DataFrame 内の欠損値を、null 値の前の最後の値を持って埋めます。
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ffill()メソッドを使用するには、pandas ライブラリをインポートする必要があります。これは、次のコードを実行することで行えます。
import pandas as pd次に、いくつかの欠損値を持つ DataFrame を作成する必要があります。これは、次のコードを実行することで行えます。
df = pd.DataFrame({"A": [2, None, 4], "B": [None, 4, np.nan], "C": [2, 0.25, np.nan], "D": [9, 4, None]})ffill()メソッドを使って欠損値を埋める今、DataFrame 内の欠損値を埋めるためにffill()メソッドを使うことができます。これを行うには、次のコードを実行するだけです。
df_filled = df.ffill()デフォルトでは、ffill()メソッドはインデックス軸（axis=0）に沿って欠損値を埋めます。ただし、列軸（axis=1）に沿って欠損値を埋めるように軸パラメータを指定することもできます。これを行うには、次のコードを実行するだけです。
df_filled = df.ffill(axis=1)デフォルトでは、ffill()メソッドは元の DataFrame を変更しません。ただし、欠損値をインプレースで埋めるには、inplace=Trueパラメータを指定することができます。これを行うには、次のコードを実行するだけです。
df.ffill(axis=1, inplace=True)連続する NaN 値の数を前方充填する制限を設定するために、制限パラメータを指定することもできます。これを行うには、次のコードを実行するだけです。
df_filled = df.ffill(axis=1, limit=2)この実験では、Pandas の DataFrame のffill()メソッドを使って DataFrame 内の欠損値を埋める方法を学びました。必要なライブラリをインポートする方法、欠損値が含まれる DataFrame を作成する方法、異なる軸に沿って欠損値を埋める方法、インプレースで欠損値を埋める方法、および前方充填する連続する NaN 値の数を制限する方法を学びました。この方法は、欠損データの処理や分析用のデータセットの前処理に役立つ場合があります。
