使用向前和向後填充熊貓數據幀填充缺失值（填充和填充）

使用熊貓數據幀的初學者。我有此數據與列A和B（Test.csv）缺失值設置如下：使用向前和向後填充熊貓數據幀填充缺失值（填充和填充）

DateTime    A    B 
01-01-2017 03:27   
01-01-2017 03:28   
01-01-2017 03:29 0.18127718 -0.178835737 
01-01-2017 03:30 0.186923018 -0.183260853 
01-01-2017 03:31   
01-01-2017 03:32   
01-01-2017 03:33 0.18127718 -0.178835737

我可以使用此代碼使用正向傳播中的值填補，但是這僅填充在爲3時31和03:32，而不是03:27和03:28。

import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.read_csv('test.csv', index_col = 0) 
data = df.fillna(method='ffill') 
ndata = data.to_csv('test1.csv')

結果：

DateTime    A    B 
    01-01-2017 03:27   
    01-01-2017 03:28   
    01-01-2017 03:29 0.18127718 -0.178835737 
    01-01-2017 03:30 0.186923018 -0.183260853 
    01-01-2017 03:31 0.186923018 -0.183260853 
    01-01-2017 03:32 0.186923018 -0.183260853 
    01-01-2017 03:33 0.18127718 -0.178835737

我怎麼能包括 'Bfill' 在遺漏值來填充爲03:27和03:28使用backfil？

來源

2017-01-11 wazzahenry

你嘗試'數據= DF。 fillna（方法= 'bfill'）'？甚至'data = df.bfill（）'？ – EdChum

如果需要向前和向後填充替換NaN值可以使用ffill和bfill：

print (df) 
         A   B 
DateTime        
01-01-2017 03:27  NaN  NaN 
01-01-2017 03:28  NaN  NaN 
01-01-2017 03:29 0.181277 -0.178836 
01-01-2017 03:30 0.186923 -0.183261 
01-01-2017 03:31  NaN  NaN 
01-01-2017 03:32  NaN  NaN 
01-01-2017 03:33 0.181277 -0.178836 

data = df.ffill().bfill() 
print (data) 
         A   B 
DateTime        
01-01-2017 03:27 0.181277 -0.178836 
01-01-2017 03:28 0.181277 -0.178836 
01-01-2017 03:29 0.181277 -0.178836 
01-01-2017 03:30 0.186923 -0.183261 
01-01-2017 03:31 0.186923 -0.183261 
01-01-2017 03:32 0.186923 -0.183261 
01-01-2017 03:33 0.181277 -0.178836

什麼是相同的功能fillna與參數：

data = df.fillna(method='ffill').fillna(method='bfill')

來源

2017-01-11 11:12:30 jezrael

使用向前和向後填充熊貓數據幀填充缺失值（填充和填充）

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