pandas.core.resample.Resampler.ffill

final Resampler.ffill(limit=None)

向前填充值。

参数:

限制int, 可选

填充值的数量限制。

返回:

一个上采样的序列。

参见

Series.fillna

使用指定方法填充 NA/NaN 值。

DataFrame.fillna

使用指定方法填充 NA/NaN 值。

例子

这里我们只创建一个 Series。

>>> ser = pd.Series(
...     [1, 2, 3, 4],
...     index=pd.DatetimeIndex(
...         ["2023-01-01", "2023-01-15", "2023-02-01", "2023-02-15"]
...     ),
... )
>>> ser
2023-01-01    1
2023-01-15    2
2023-02-01    3
2023-02-15    4
dtype: int64

ffill 下采样示例（重采样后日期变少）：

>>> ser.resample("MS").ffill()
2023-01-01    1
2023-02-01    3
Freq: MS, dtype: int64

ffill 上采样示例（用前一个值填充新日期）：

>>> ser.resample("W").ffill()
2023-01-01    1
2023-01-08    1
2023-01-15    2
2023-01-22    2
2023-01-29    2
2023-02-05    3
2023-02-12    3
2023-02-19    4
Freq: W-SUN, dtype: int64

使用上采样和限制（仅用前一个值填充第一个新日期）：

>>> ser.resample("W").ffill(limit=1)
2023-01-01    1.0
2023-01-08    1.0
2023-01-15    2.0
2023-01-22    2.0
2023-01-29    NaN
2023-02-05    3.0
2023-02-12    NaN
2023-02-19    4.0
Freq: W-SUN, dtype: float64