Python | Pandas Series.bfill()

在处理数据时，经常需要填充数据缺失的部分。pandas中，Series.bfill()可以对缺失值进行后向填充，也就是使用后一位的值来填充当前的缺失值。

语法

Series.bfill(axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None) -> Union[ForwardRef('Series'), NoneType]

• axis: 填充方向，0表示行，1表示列，默认为0。
• inplace: 是否直接修改原数据，True表示修改原数据，False表示不修改原数据，默认为False。
• limit: 每组缺失值最多填充的次数，超过该限制则停止填充。
• downcast: qpd，当填充数据的类型与原数据类型不同时，downcast可以将填充数据的类型转换为与原数据类型相同的类型。

示例

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, None, 4, 5, None, 7])

s.bfill()

输出结果：

0    1.0
1    2.0
2    4.0
3    4.0
4    5.0
5    7.0
6    7.0
dtype: float64

在示例中，Series中有两个缺失值，第三个和第六个。使用Series.bfill()方法后，第三个缺失值被4来填充，第六个缺失值被7来填充。