Pandas Bfill

“No quadro de dados de pandas, os valores ausentes do conjunto de dados são preenchidos para trás usando o DataFrame.função bfill (). No quadro de dados de pandas, se houver valores ausentes, ele preencherá os valores da NAN de nosso quadro de dados. Uma matriz unidimensional com rótulos de eixo é a série Pandas. Os rótulos devem ser um tipo hashable; Eles não precisam ser distintos. O objeto possui uma ampla gama de métodos para executar operações que exigem o índice e suporta a indexação baseada em etiquetas e com o número inteiro. A técnica de preenchimento para trás é usada para preencher os valores da nan no objeto da série com a ajuda da série.função bfill () em pandas.”

Sintaxe para usar o método bfill ()?

A sintaxe para a função bfill () para o quadro de dados é o seguinte.

Sintaxe:

A sintaxe para usar a função bfill () em série é a mesma que com o DataFrame. A diferença é que o nome da série será usado, seguido pelo método bfill ().

Sintaxe:

Parâmetros

Eixo: 0 ou índice

1 e colunas não são suportadas. Eixo = 1 em série

No lugar: booleano, falso por padrão.

Fazer alterações no mesmo objeto.

Limite: int, nenhum por padrão

O número máximo de valores sucessivos da NAN para preenchimento para a frente ou para trás se o método for fornecido. Em outras palavras, a lacuna será preenchida parcialmente se houver mais do que tantos nans consecutivos. Esta é a quantidade mais alta de entradas ao longo do eixo completo, onde as entradas nulas ou ausentes serão preenchidas se o método não for fornecido. Tem 0 ou mais se nenhum.

Retornos: DataFrame ou série. Entradas de NA cheias de dados de dados ou séries.

Como usar o método pandas bfill ()?

Mostraremos como utilizar a função bfill () nos quadros de dados e séries dos pandas nos exemplos a seguir.

Exemplo # 1: preenchendo os valores ausentes do quadro de dados usando a função bfill ()

Como já sabemos, para preencher os valores de NA em um DataFrame, o DataFrame.o método bfill () é usado. Na direção inversa, preenche os valores de nan que existem no quadro de dados.

Primeiro, criaremos o quadro de dados depois de importar os módulos de pandas. Para criar o quadro de dados em pandas, usaremos o PD.Função DataFrame (). Os seguintes parâmetros serão passados ​​no PD.Função DataFrame () para criar o DataFrame necessário.

Como pode ser visto, criamos 3 colunas x, y e z. Em cada uma das colunas de dados de dados do DF, os valores ausentes estão presentes. Para visualizar o quadro de dados, passaremos a função Print () Print () como um argumento.

Agora, aplicaremos o método bfill () para preencher as células NA em nosso quadro de dados. O valor nas células NA atuais é preenchido a partir do valor correspondente na linha seguinte quando o eixo = "linhas". A linha a seguir não será preenchida se a linha seguinte também tiver um valor de Na.

Como você pode ver, no 4^º Linha, o 1^st A célula ainda é NAN. Isso ocorre porque o valor correspondente na próxima linha 5 também é NAN. O 5^º O valor é nan porque não há valor correspondente na linha inferior da qual a função bfill () pode preencher a célula NA.

E se usarmos Axis = “Colunas”? A função bfill () preencherá as células nulas com os valores correspondentes da próxima coluna (a coluna direita). O mesmo que no caso de Axis = "linhas", a coluna a seguir não será preenchida se a próxima coluna também tiver um valor de Na.

No quadro de dados acima, depois de usar a função bfill (), todos os valores com um valor correspondente na próxima coluna foram alterados.

Exemplo # 2: Preenchendo os valores ausentes do quadro booleano usando a função bfill ()

Neste exemplo, criaremos um quadro de dados com dados booleanos e valores de nan para verificar como a função bfill () funcionará em um quadro de dados booleanos.

Criamos o quadro de dados com valores booleanos. Agora, a função bfill () será usada para preencher os valores de Na.

As células NA são preenchidas onde existem os valores correspondentes na próxima linha do quadro de dados e não são valores nulos. Também podemos especificar axis = “colunas”, como fizemos no exemplo nº 1 para preencher a célula vazia pelo valor na coluna correspondente da célula NA.

Exemplo # 3: preenchendo os valores ausentes em série em série usando a função bfill ()

Vimos como o bfill () funciona em dados de dados. Agora, usaremos a função bfill () em um objeto em série com um ou mais valores nulos. Primeiro, criaremos uma série de uma pessoa e especificaremos o nome do índice de cada valor na série.

Usaremos a função print () para demonstrar nossa série "s".

Como pode ser visto, há uma célula NA no índice D. Preencher essa célula de Na; Usaremos o método bfill () em nossa série.

Como você pode ver, a célula NA é preenchida pelo próximo valor correspondente na série. Como existe apenas um único eixo na série, ele sempre preencherá os valores ausentes pelo próximo valor para a célula que falta.

Exemplo # 4: Preenchendo os valores ausentes em objeto em série com valores numéricos usando a função bfill ()

Depois de importar os módulos de pandas, agora usaremos a função bfill () em um objeto em série com valores numéricos e com um ou mais valores nulos. Primeiro, criaremos uma série numérica e especificaremos o índice para cada valor na série.

Criamos a série necessária e especificamos o índice de cada valor usando o PD.função date_range (). Para obter um datetimeIndex com uma frequência fixa, o método date_range () é usado. Enquanto Freq = "M" indica que a série deve ser criada com base no mês. Vamos visualizar nossa série usando a função print ().

Como você pode ver, existem vários valores de NA em nossa série. Agora vamos preencher essas células nulas usando a função bfill ().

A técnica de preenchimento para trás é usada na função bfill () para preencher as células nulas pelo próximo valor adjacente na série.

Exemplo # 5: especifique o limite da função bfill () no objeto da série

Neste exemplo, criaremos uma série com mais de um valor consecutivo para mostrar como o parâmetro limite funciona na função bfill ().

Vamos usar a função bfill () na série com o parâmetro limite.

A série no exemplo acima mencionado tem dois e três valores ausentes consecutivos, mas como o limite é definido como 2, a “série.O método bfill () ”encheu apenas duas células nulas consecutivas; o terceiro permaneceu nulo. Se definirmos o limite para 3, ele preencherá três células nulas consecutivas na série.

Vamos especificar adicionalmente o argumento "inplace = true" para a série.função bfill (). As séries.O método bfill () preenche os valores ausentes sem gerar um novo objeto, desde que essa opção seja verdadeira e não retorne nenhum.

Como você pode ver, ele encheu todas as células NA de nossa série.

Conclusão

Aprendemos a usar a série Python Pandas “.função bfill () ”neste tutorial. Estudamos a sintaxe e os parâmetros da função bfill () antes de usá -la em uma série e dados de dados que consistem em valores de nan para entender como o DataFrame.bfill () e série.Bfill () função preenche os valores nulos que existem no quadro de dados e séries de pandas, respectivamente.