pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.bfill

DataFrameGroupBy.bfill(limit=None)[source]

Заполнение пропущенных значений значением из последующей строки.

Параметры:

limit:int, необязательно

Ограничение количества заполняемых значений.

Возвращает:

Series или DataFrame

Объект с заполненными пропущенными значениями.

См. также

Series.bfill

Заполнение пропущенных значений значением из последующей строки в наборе данных.

DataFrame.bfill

Заполнение пропущенных значений значением из последующей строки в наборе данных.

Series.fillna

Заполнение пропущенных значений в Series.

DataFrame.fillna

Заполнение пропущенных значений в DataFrame.

Примеры

С Series:

>>> index = ['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot', 'Parrot']
>>> s = pd.Series([None, 1, None, None, 3], index=index)
>>> s
Falcon    NaN
Falcon    1.0
Parrot    NaN
Parrot    NaN
Parrot    3.0
dtype: float64
>>> s.groupby(level=0).bfill()
Falcon    1.0
Falcon    1.0
Parrot    3.0
Parrot    3.0
Parrot    3.0
dtype: float64
>>> s.groupby(level=0).bfill(limit=1)
Falcon    1.0
Falcon    1.0
Parrot    NaN
Parrot    3.0
Parrot    3.0
dtype: float64

С DataFrame:

>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, None, None, None, 4],
...                    'B': [None, None, 5, None, 7]}, index=index)
>>> df
          A         B
Falcon  1.0       NaN
Falcon  NaN       NaN
Parrot  NaN       5.0
Parrot  NaN       NaN
Parrot  4.0       7.0
>>> df.groupby(level=0).bfill()
          A         B
Falcon  1.0       NaN
Falcon  NaN       NaN
Parrot  4.0       5.0
Parrot  4.0       7.0
Parrot  4.0       7.0
>>> df.groupby(level=0).bfill(limit=1)
          A         B
Falcon  1.0       NaN
Falcon  NaN       NaN
Parrot  NaN       5.0
Parrot  4.0       7.0
Parrot  4.0       7.0