Pandas DataFrame Backfill | 数据操作

简介

在本实验中，我们将学习如何在 Pandas 库中使用 DataFrame.backfill() 方法。该方法允许我们使用同一列中下一个条目的值来填充 DataFrame 中的缺失值。我们将学习如何使用该方法的各种参数来有效处理缺失数据。

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Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataCleaningGroup(["Data Cleaning"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/PythonStandardLibraryGroup(["Python Standard Library"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataSelectionGroup(["Data Selection"]) pandas/DataSelectionGroup -.-> pandas/select_columns("Select Columns") pandas/DataSelectionGroup -.-> pandas/select_rows("Select Rows") pandas/DataCleaningGroup -.-> pandas/handle_missing_values("Handling Missing Values") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/using_packages("Using Packages") python/PythonStandardLibraryGroup -.-> python/data_collections("Data Collections") python/PythonStandardLibraryGroup -.-> python/data_serialization("Data Serialization") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_analysis("Data Analysis") subgraph Lab Skills pandas/select_columns -.-> lab-68589{{"Pandas DataFrame Backfill 方法"}} pandas/select_rows -.-> lab-68589{{"Pandas DataFrame Backfill 方法"}} pandas/handle_missing_values -.-> lab-68589{{"Pandas DataFrame Backfill 方法"}} python/using_packages -.-> lab-68589{{"Pandas DataFrame Backfill 方法"}} python/data_collections -.-> lab-68589{{"Pandas DataFrame Backfill 方法"}} python/data_serialization -.-> lab-68589{{"Pandas DataFrame Backfill 方法"}} python/data_analysis -.-> lab-68589{{"Pandas DataFrame Backfill 方法"}} end

创建包含缺失值的 DataFrame

首先，让我们使用 Pandas 库创建一个包含缺失值的 DataFrame。

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)

上述代码创建了一个在列 'A'、'B'、'C' 和 'D' 中包含缺失值的 DataFrame。

使用 `DataFrame.backfill()` 填充缺失值

在这一步中，我们将使用 DataFrame.backfill() 方法来填充 DataFrame 中的缺失值。

filled_df = df.bfill()

print(filled_df)

bfill() 方法被应用于 DataFrame，缺失值将使用同一列中下一个可用的值进行填充。

使用 `axis=1` 填充缺失值

在这一步中，我们将使用 DataFrame.backfill() 方法的 axis 参数来水平填充缺失值，即沿着列的方向。

filled_df = df.bfill(axis=1)

print(filled_df)

通过设置 axis=1，bfill() 方法将使用同一行中下一个可用的条目值来填充缺失值。

限制填充的连续 NaN 值的数量

在这一步中，我们将使用 DataFrame.backfill() 方法的 limit 参数来限制填充的连续 NaN 值的数量。

filled_df = df.bfill(limit=2)

print(filled_df)

通过设置 limit=2，bfill() 方法将仅填充每列中最多两个连续的 NaN 值。

使用 `inplace=True` 进行原地修改

在这一步中，我们将使用 DataFrame.backfill() 方法的 inplace 参数来原地修改 DataFrame。

df.bfill(inplace=True)

print(df)

通过设置 inplace=True，bfill() 方法将直接修改原始 DataFrame，而不是返回一个新的 DataFrame。

总结

在本实验中，我们学习了如何在 Pandas 库中使用 DataFrame.backfill() 方法。我们涵盖了填充 DataFrame 中缺失值的不同方式，包括垂直和水平填充、限制填充的连续 NaN 值的数量，以及原地执行填充操作。理解如何处理缺失数据对于数据分析和建模任务至关重要，而 backfill() 方法在这方面是一个非常有用的工具。

Pandas DataFrame Backfill 方法

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