Python Pandas – เผยแพร่ค่าที่ไม่ใช่ค่า Null ไปข้างหลัง

ใช้ “วิธีการ ” พารามิเตอร์ของ fillna () กระบวนการ. สำหรับการกรอกย้อนหลัง ให้ใช้ค่า ‘bfill’ ดังแสดงด้านล่าง −

fillna(method='bfill')

สมมติว่าต่อไปนี้คือไฟล์ CSV ของเราที่เปิดใน Microsoft Excel โดยมีค่า NaN บางส่วน -

ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -

import pandas as pd

โหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame -

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")

ตัวอย่าง

ต่อไปนี้เป็นรหัส -

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)

# propagate non null values backward
res = dataFrame.fillna(method='bfill')
print("\nDataFrame after backward fill...\n",res)

ผลลัพธ์

สิ่งนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -

DataFrame...
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500   100.0
1    Lexus        3500     NaN
2     Audi        2500   120.0
3   Jaguar        2000     NaN
4  Mustang        2500   110.0

DataFrame after backward fill...
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500   100.0
1    Lexus        3500   120.0
2     Audi        2500   120.0
3   Jaguar        2000   110.0
4  Mustang        2500   110.0