python Pandas 方法 "ffill"-6ren

python Pandas 方法 "ffill"

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 23:53:38

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这是我的初始df

       China  USA
2009    NaN   -9
2010    1.2    8
2011    1.5  NaN
2014    5.0  NaN
2015    NaN    8

然后我用reindex方法添加了一些索引

frame2=frame1.reindex([2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016],method="ffill")

我希望 frame2 从

       China  USA
2009    NaN   -9
2010    1.2    8
2011    1.5  NaN
2012    NaN  NaN
2013    NaN  NaN
2014    5.0  NaN
2015    NaN    8
2016    NaN  NaN

到

       China  USA
2009    NaN   -9
2010    1.2    8
2011    1.5    8
2012    1.5    8
2013    1.5    8
2014    5.0    8
2015    5.0    8
2016    5.0    8

但它回来了

       China  USA
2009    NaN   -9
2010    1.2    8
2011    1.5  NaN
2012    1.5  NaN
2013    1.5  NaN
2014    5.0  NaN
2015    NaN    8
2016    NaN    8

它只填充了我 df 的一些条目..

最佳答案

从某种意义上说，它确实是前向填充。将中国的NaN从2015提前到2016，从2011 > 到 2013 在 美国。

相反，在 reindex 之后执行 ffill

frame1.reindex([2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016]).ffill()

      China  USA
2009    NaN -9.0
2010    1.2  8.0
2011    1.5  8.0
2012    1.5  8.0
2013    1.5  8.0
2014    5.0  8.0
2015    5.0  8.0
2016    5.0  8.0

进一步说明

# Original

       China  USA
2009    NaN   -9
2010    1.2    8
2011    1.5  NaN
2014    5.0  NaN
2015    NaN    8

您的方法完成了预期的工作。如果获取在现有索引中找到的值并将它们传播到所有新索引。

frame1.reindex([2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016],method="ffill")

                            China  USA
2009                          NaN -9.0
2010                          1.2  8.0
2011                          1.5  NaN  <- From Original
2012                          1.5  NaN  <- And forward filled
2013                          1.5  NaN  <- And here
2014                          5.0  NaN  <- was there in original
2015        From Original ->  NaN  8.0
2016   And forward filled ->  NaN  8.0

关于 python Pandas 方法 "ffill"，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58563281/

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