Pandas 数据框中的缺失值填补——前填和后填（ffill and bfill）

在处理数据时，经常会遇到数据缺失的情况。而Pandas这个Python数据分析库提供了多种方法来处理缺失值。其中，前填（ffill）和后填（bfill）的方法是常见的解决缺失值的方法之一。

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前填和后填的介绍

前填和后填是指将数据中的空值填充为后一个或前一个有效值。比如，对于一个由以下数据组成的数据框：

      A    B    C
0   1.0  NaN  3.0
1   NaN  6.0  NaN
2   7.0  8.0  NaN
3   NaN  NaN  NaN
4  10.0  4.0  2.0

如果采用前填的方法，那么缺失值所在的第1行的第2列将被填充为可用的第1行的第1列的值1.0；而采用后填的方法，则会将第3行第3列的缺失值填充为可用的第5行第2列的值4.0。

前填和后填的使用

在Pandas中，前填和后填的操作分别对应着ffill和bfill方法。使用这些方法前，我们需要先导入Pandas库和读入数据。在下面的例子中，我们使用前个例子中的数据。

import pandas as pd

# 读入数据
df = pd.read_csv("data.csv")

接下来，我们可以对数据进行缺失值填充。如果我们要使用前填操作，可以使用下面的代码实现：

# 前填操作
df.ffill()

如果我们要使用后填操作，则可以使用下面的代码：

# 后填操作
df.bfill()

另外，在Pandas中，我们还可以通过指定axis参数来选择在行方向（axis=0）或列方向（axis=1）进行填充。默认情况下，axis的取值为0，即在行方向进行前填或后填。

# 在列方向进行前填操作
df.ffill(axis=1)

值得注意的细节

在使用前填和后填方法时，我们需要注意以下几个细节：

1. 数据中的空白值不能被填充：如果数据中存在空字符串，则这些位置不会被前填或后填的方法修改。也就是说，只有NaN值才能被前填和后填填充。如下例所示：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', np.NaN, 'c','','d']})
print(df.ffill()) # 输出结果为 a   b   b   c   c   d

在上例中，我们在df的第二行填入了空字符串，此时无法使用前填或后填方法将其填充。

2. 对于连续的空值，前填和后填方法的填充结果会发生变化：如果数据框中存在连续的NaN值，则将会出现一些问题。比如，在下例中，前填和后填的方法对于连续的空值填充的结果就会有所不同。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
                   "A": [np.nan, 1, np.nan, np.nan, 2],
                   "B": [2, np.nan, np.nan, np.nan, 4],
                   "C": [np.nan, 3, np.nan, np.nan, 5],
                   "D": [4, 5, np.nan, 8, 9]
                  })

# 后填操作
print(df.bfill()) 

# 前填操作
print(df.ffill())

在上面的例子中，我们可以看出对于连续的空值，前填和后填的方法表现出了不同的行为。具体来说，前填方法会将一个空值填为前一个非空值的值，即使这个非空值也是通过前填或后填方法填充出来的；而后填方法会根据最后一个非空值进行填充。

3. 填充值并不一定真的代表了真实的数据：填充出来的数据并不代表是真实的数据，因此对于填充后的数据，我们需要根据实际情况进行进一步的分析和处理。

总结

在Pandas中，前填（ffill）和后填（bfill）方法是一种常见的处理缺失值的方法之一。通过增加缺失的数据点，我们可以使得数据点的数量达到合理的值，进而更好地分析数据。当然在使用前填和后填的方法时需要注意一些数据细节，比如连续的空值、空白值等问题，以保证处理结果的可靠性。