dask_expr._groupby.SeriesGroupBy.bfill

dask_expr._groupby.SeriesGroupBy.bfill

SeriesGroupBy.bfill(limit=None, shuffle_method=None)

向后填充值。

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Dask 版本可能存在一些不一致性。

参数
限制int, 可选

填充值的数量限制。

返回
Series 或 DataFrame

填充了缺失值的对象。

参见

Series.bfill

在数据集中向后填充缺失值。

DataFrame.bfill

在数据集中向后填充缺失值。

Series.fillna

填充一个 Series 中的 NaN 值。

DataFrame.fillna

填充 DataFrame 中的 NaN 值。

示例

使用系列:

>>> 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

使用 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