pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.ffill

系列分组依据。ffill ( limit = None )

向前填充值。

参数：

限制int，可选

要填充的值的数量限制。

返回：

系列或数据框

已填充缺失值的对象。

也可以看看

Series.ffill

返回对象中字符数最少的系列。

DataFrame.ffill

填充缺失值的对象，如果 inplace=True，则填充 None。

Series.fillna

填充 Series 的 NaN 值。

DataFrame.fillna

填充 DataFrame 的 NaN 值。

例子

对于系列分组依据：

>>> key = [0, 0, 1, 1]
>>> ser = pd.Series([np.nan, 2, 3, np.nan], index=key)
>>> ser
0    NaN
0    2.0
1    3.0
1    NaN
dtype: float64
>>> ser.groupby(level=0).ffill()
0    NaN
0    2.0
1    3.0
1    3.0
dtype: float64

对于 DataFrameGroupBy：

>>> df = pd.DataFrame(
...     {
...         "key": [0, 0, 1, 1, 1],
...         "A": [np.nan, 2, np.nan, 3, np.nan],
...         "B": [2, 3, np.nan, np.nan, np.nan],
...         "C": [np.nan, np.nan, 2, np.nan, np.nan],
...     }
... )
>>> df
   key    A    B   C
0    0  NaN  2.0 NaN
1    0  2.0  3.0 NaN
2    1  NaN  NaN 2.0
3    1  3.0  NaN NaN
4    1  NaN  NaN NaN

在每个组内沿列向前或向后传播非空值。

>>> df.groupby("key").ffill()
     A    B   C
0  NaN  2.0 NaN
1  2.0  3.0 NaN
2  NaN  NaN 2.0
3  3.0  NaN 2.0
4  3.0  NaN 2.0

在每个组内沿行向前或向后传播非空值。

>>> df.T.groupby(np.array([0, 0, 1, 1])).ffill().T
   key    A    B    C
0  0.0  0.0  2.0  2.0
1  0.0  2.0  3.0  3.0
2  1.0  1.0  NaN  2.0
3  1.0  3.0  NaN  NaN
4  1.0  1.0  NaN  NaN

仅替换组中沿行的第一个 NaN 元素。

>>> df.groupby("key").ffill(limit=1)
     A    B    C
0  NaN  2.0  NaN
1  2.0  3.0  NaN
2  NaN  NaN  2.0
3  3.0  NaN  2.0
4  3.0  NaN  NaN