使用后序填充方式填充 Pandas 数据框的缺失值

使用后序填充方式填充 Pandas 数据框的缺失值

在 Pandas 中，fillna() 函数可以用于填充缺失值。默认情况下，fillna() 函数使用前序填充方式（即用列中的前面值填充缺失值）。但有时候可能需要使用后序填充方式（即用列中的后面值填充缺失值）。本文将介绍如何在 Pandas 中使用后序填充方式填充数据框的缺失值。

我们首先创建一个包含缺失值的数据框：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [np.nan, 7, 8, np.nan, 10]})
print(df)

输出结果如下：

     A     B
0  1.0   NaN
1  2.0   7.0
2  NaN   8.0
3  4.0   NaN
4  5.0  10.0

可以看到，数据框中有两列包含缺失值。现在我们使用 bfill 参数来使用后序填充方式填充这些缺失值：

df.fillna(method='bfill', inplace=True)
print(df)

输出结果如下：

     A     B
0  1.0   7.0
1  2.0   7.0
2  4.0   8.0
3  4.0  10.0
4  5.0  10.0

可以看到，缺失值已经被填充了。在使用 bfill 参数时，Pandas 将使用列中的后面值填充缺失值。如果存在多