pandas.core.resample.Resampler.ffill # 最终 重采样器。ffill ( limit = None ) [来源] # 向前填充值。 参数: 限制int,可选要填充的值的数量限制。 返回: 上采样系列。 也可以看看 Series.fillna使用指定的方法填充 NA/NaN 值。 DataFrame.fillna使用指定的方法填充 NA/NaN 值。 例子 这里我们只创建一个Series. >>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=pd.DatetimeIndex( ... ['2023-01-01', '2023-01-15', '2023-02-01', '2023-02-15'])) >>> ser 2023-01-01 1 2023-01-15 2 2023-02-01 3 2023-02-15 4 dtype: int64 下采样的示例ffill(重采样后日期较少): >>> ser.resample('MS').ffill() 2023-01-01 1 2023-02-01 3 Freq: MS, dtype: int64 上采样示例ffill(用之前的值填充新日期): >>> ser.resample('W').ffill() 2023-01-01 1 2023-01-08 1 2023-01-15 2 2023-01-22 2 2023-01-29 2 2023-02-05 3 2023-02-12 3 2023-02-19 4 Freq: W-SUN, dtype: int64 通过上采样和限制(仅用先前的值填充第一个新日期): >>> ser.resample('W').ffill(limit=1) 2023-01-01 1.0 2023-01-08 1.0 2023-01-15 2.0 2023-01-22 2.0 2023-01-29 NaN 2023-02-05 3.0 2023-02-12 NaN 2023-02-19 4.0 Freq: W-SUN, dtype: float64