Python | Marco de datos de Pandas.ffill()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.
La función pandas dataframe.ffill() se utiliza para completar el valor que falta en el marco de datos. ‘fill’ significa ‘forward fill’ y propagará la última observación válida hacia adelante.
 

Sintaxis: DataFrame.ffill(eje=Ninguno, en lugar=Falso, límite=Ninguno, downcast=Ninguno)
Parámetros: 
eje: {0, índice 1, columna}  en
lugar: Si es Verdadero, complete en lugar. Nota: esto modificará cualquier otra vista de este objeto (por ejemplo, un segmento sin copia para una columna en un DataFrame). 
límite: si se especifica el método, este es el número máximo de valores de NaN consecutivos para completar hacia adelante/hacia atrás. En otras palabras, si hay una brecha con más de este número de NaN consecutivos, solo se llenará parcialmente. Si no se especifica el método, este es el número máximo de entradas a lo largo de todo el eje donde se rellenarán los NaN. Debe ser mayor que 0 si no es Ninguno. 
Alicaído:un dictado de item->dtype de qué rebajar si es posible, o la string ‘inferir’ que intentará rebajar a un tipo igual apropiado (por ejemplo, float64 a int64 si es posible)
Devuelve: lleno: DataFrame 
 

Ejemplo #1: Utilice la función ffill() para completar los valores que faltan a lo largo del eje de índice. 
Nota: cuando se aplica ffill() en el índice, cualquier valor faltante se completa en función del valor correspondiente en la fila anterior.
 

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the dataframe
df=pd.DataFrame({"A":[5,3,None,4],
                 "B":[None,2,4,3],
                 "C":[4,3,8,5],
                 "D":[5,4,2,None]})
 
# Print the dataframe
df

Rellenemos el valor que falta sobre el eje de índice
 

# applying ffill() method to fill the missing values
df.ffill(axis = 0)

Producción : 
 

Tenga en cuenta que los valores en la primera fila siguen siendo el valor NaN porque no hay una fila encima desde la cual se pueda propagar el valor que no es NA. 
  
Ejemplo #2: Use la función ffill() para completar los valores que faltan a lo largo del eje de la columna. 
Nota: cuando se aplica relleno en el eje de la columna, los valores que faltan se rellenan con el valor de la columna anterior en la misma fila.
 

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the dataframe
df=pd.DataFrame({"A":[5,3,None,4],
                 "B":[None,2,4,3],
                 "C":[4,3,8,5],
                 "D":[5,4,2,None]})
 
# Print the dataframe
df

Rellenemos el valor que falta sobre el eje de la columna.
 

# applying ffill() method to fill the missing values
df.ffill(axis = 1)

Producción : 
 

Tenga en cuenta que el valor de la primera columna es el valor de NaN porque no queda ninguna celda y, por lo tanto, esta celda no se puede llenar con el valor de la celda anterior a lo largo del eje de la columna.