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