Introdução
Neste laboratório, aprenderemos sobre o método bfill() da série Pandas em Python. Este método é usado para preencher valores ausentes ou nulos em uma série pandas para trás (backward). Ele retorna uma nova série com os valores ausentes preenchidos, ou None se o parâmetro inplace for definido como True.
Dicas para a VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.
Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido às limitações do Jupyter Notebook.
Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.
Importar as bibliotecas necessárias
Primeiramente, precisamos importar a biblioteca pandas para usar o método Series.bfill(). Aqui está um exemplo de como podemos importá-la:
import pandas as pd
Criar uma Série com valores ausentes
Em seguida, precisamos criar uma série pandas com alguns valores ausentes. Podemos usar a função pd.Series() para criar uma nova Série. Aqui está um exemplo:
series = pd.Series([None, 5, None, 10])
Usar o método Series.bfill()
Agora, podemos usar o método Series.bfill() para preencher os valores ausentes retroativamente na Série. Este método preenche os valores nulos ou ausentes com o próximo valor não nulo na Série. Aqui está um exemplo:
filled_series = series.bfill()
Imprimir a série preenchida
Finalmente, podemos imprimir a Série preenchida para ver o resultado. Aqui está um exemplo:
print(filled_series)
Resumo
Neste laboratório, aprendemos como usar o método Python Pandas Series.bfill() para preencher valores ausentes ou nulos retroativamente em uma série pandas. Este método é útil quando queremos substituir valores ausentes pelo próximo valor não nulo na Série. Seguindo os passos descritos neste laboratório, podemos preencher efetivamente os valores ausentes em uma Série e realizar análises ou cálculos adicionais.