【Pandas】pandas Series backfill

Pandas2.2 Series

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pandas.Series.backfill

pandas.Series.backfill 是用于填充 Series 中缺失值（NaN）的方法，它会用后面最近的有效观测值来填充当前的缺失值。该方法等价于 Series.bfill。

参数说明

• axis：{0或’index’}，默认为0。表示沿哪个轴进行操作。对于 Series 来说，这个参数通常不需要设置。
• inplace：布尔值，默认为 False。如果为 True，则就地修改原 Series，否则返回一个新的 Series。
• limit：整数，默认为 None。指定最大连续填充个数，超过此限制的缺失值将不被填充。
• downcast：可选，默认为 <no_default>。用于向下转换数据类型，例如从浮点型转换为整型。

示例及结果

示例1：基本用法

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的 Series
s = pd.Series([np.nan, 2, np.nan, 4, 5, np.nan, 7])
print("原始 Series:")
print(s)

# 使用 backfill 方法填充缺失值
filled_s = s.backfill()
print("\n填充后的 Series (使用 backfill):")
print(filled_s)

输出结果：

原始 Series:
0    NaN
1    2.0
2    NaN
3    4.0
4    5.0
5    NaN
6    7.0
dtype: float64

填充后的 Series (使用 backfill):
0    2.0
1    2.0
2    4.0
3    4.0
4    5.0
5    7.0
6    7.0
dtype: float64

示例2：使用 inplace 参数

# 创建一个包含缺失值的 Series
s_inplace = pd.Series([np.nan, 2, np.nan, 4, 5, np.nan, 7])
print("原始 Series:")
print(s_inplace)

# 使用 backfill 方法并设置 inplace=True
s_inplace.backfill(inplace=True)
print("\n填充后的 Series (使用 backfill 并设置 inplace=True):")
print(s_inplace)

输出结果：

原始 Series:
0    NaN
1    2.0
2    NaN
3    4.0
4    5.0
5    NaN
6    7.0
dtype: float64

填充后的 Series (使用 backfill 并设置 inplace=True):
0    2.0
1    2.0
2    4.0
3    4.0
4    5.0
5    7.0
6    7.0
dtype: float64

示例3：使用 limit 参数

# 创建一个包含缺失值的 Series
s_limit = pd.Series([np.nan, 2, np.nan, np.nan, 4, 5, np.nan, 7])
print("原始 Series:")
print(s_limit)

# 使用 backfill 方法并设置 limit=1
filled_s_limit = s_limit.backfill(limit=1)
print("\n填充后的 Series (使用 backfill 并设置 limit=1):")
print(filled_s_limit)

输出结果：

原始 Series:
0    NaN
1    2.0
2    NaN
3    NaN
4    4.0
5    5.0
6    NaN
7    7.0
dtype: float64

填充后的 Series (使用 backfill 并设置 limit=1):
0    2.0
1    2.0
2    NaN
3    4.0
4    4.0
5    5.0
6    7.0
7    7.0
dtype: float64

通过这些示例，可以看到 backfill 方法在不同参数下的使用方式及其效果。特别是 limit 参数可以控制连续填充的最大数量，从而更灵活地处理缺失值。