Метод backfill для DataFrame в Pandas

Введение

В этом практическом занятии мы научимся использовать метод DataFrame.backfill() из библиотеки Pandas. Этот метод позволяет заполнить пропущенные значения в DataFrame значениями из следующей записи в том же столбце. Мы узнаем, как использовать этот метод с различными параметрами для эффективной обработки пропущенных данных.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Skills Graph

Создание DataFrame с пропущенными значениями

Сначала создадим DataFrame с пропущенными значениями с использованием библиотеки Pandas.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [None, 3, None, None],
                   'B': [2, 4, None, 3],
                   'C': [None, None, None, 1],
                   'D': [0, 1, 5, 4]},
                  columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

print(df)

В приведенном выше коде создается DataFrame с пропущенными значениями в столбцах 'A', 'B', 'C' и 'D'.

Заполнение пропущенных значений с использованием DataFrame.backfill()

В этом шаге мы будем использовать метод DataFrame.backfill() для заполнения пропущенных значений в DataFrame.

filled_df = df.bfill()

print(filled_df)

Метод bfill() применяется к DataFrame, и пропущенные значения заполняются следующим доступным значением в том же столбце.

Заполнение пропущенных значений с использованием axis=1

В этом шаге мы будем использовать параметр axis метода DataFrame.backfill() для заполнения пропущенных значений по горизонтали, то есть по столбцам.

filled_df = df.bfill(axis=1)

print(filled_df)

Задавая axis=1, метод bfill() заполняет пропущенные значения значениями из следующего доступного элемента в той же строке.

Ограничение количества заполняемых последовательных значений NaN

В этом шаге мы будем использовать параметр limit метода DataFrame.backfill() для ограничения количества последовательных значений NaN, которые будут заполнены.

filled_df = df.bfill(limit=2)

print(filled_df)

Задавая limit=2, метод bfill() будет заполнять не более двух последовательных значений NaN в каждом столбце.

Использование inplace=True для изменения "на месте" (in-place)

В этом шаге мы будем использовать параметр inplace метода DataFrame.backfill() для изменения DataFrame "на месте".

df.bfill(inplace=True)

print(df)

Задавая inplace=True, метод bfill() изменяет исходный DataFrame, вместо того чтобы возвращать новый DataFrame.

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как использовать метод DataFrame.backfill() из библиотеки Pandas. Мы рассмотрели различные способы заполнения пропущенных значений в DataFrame, включая заполнение по вертикали и горизонтали, ограничение количества последовательных заполняемых значений NaN и проведение операции заполнения "на месте". Понимание способов обработки пропущенных данных является важным для задач анализа данных и моделирования. Метод backfill() является полезным инструментом в этом отношении.