pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.fillna

DataFrameGroupBy.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

Заполнение пропущенных значений (NA/NaN) указанным методом

Параметры:

value : скалярное значение, словарь, Series или DataFrame Значение для заполнения пропусков (например, 0), или словарь/Series/DataFrame со значениями, определяющими, какое значение использовать для каждого индекса (для Series) или столбца (для DataFrame). (значения, отсутствующие в словаре/Series/DataFrame, не будут заполнены). Это значение не может быть списком. method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, по умолчанию None Метод для заполнения пропусков в переиндексированной Series. pad / ffill: распространяет последнее действительное наблюдение вперед до следующего действительного backfill / bfill: использует следующее действительное наблюдение для заполнения пробела axis : {0, 1, ‘index’, ‘columns’} inplace : boolean, по умолчанию False Если True, заполняет на месте. Примечание: это изменит любые другие представления этого объекта (например, срез без копирования для столбца в DataFrame). limit : целое число, по умолчанию None Если метод указан, это максимальное количество последовательных пропущенных значений для заполнения вперед/назад. Другими словами, если есть пробел с более чем этим количеством последовательных пропущенных значений, он будет заполнен частично. Если метод не указан, это максимальное количество записей по всей оси, где будут заполнены пропуски. downcast : словарь, по умолчанию None Словарь item->dtype для приведения типа, если это возможно, или строка 'infer', которая попытается привести к соответствующему типу (например, float64 к int64, если это возможно)

Возвращает:

filled : DataFrame

См. также

reindex, asfreq