backfill メソッド徹底解説： Pandas Series の 欠損値 を効率的に処理

Pandas Series の backfill メソッド

メソッドの概要

backfill メソッドは、以下の引数を受け取ります。

• axis: 処理対象の軸。デフォルトは0で、Seriesの場合は無視されます。
• method: 欠損値をどのように埋めるかを指定します。デフォルトは'bfill'で、後ろから値を埋めます。
• limit: 埋める最大値の個数を指定します。デフォルトはNoneで、制限なしです。
• inplace: Trueの場合、元のSeriesを書き換えます。デフォルトはFalseで、新しいSeriesを返します。

使用例

以下の例では、Seriesの欠損値を後ろから埋める方法を説明します。

import pandas as pd

# データの作成
s = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 5])

# 欠損値を後ろから埋める
s_backfill = s.backfill()

# 結果の確認
print(s_backfill)

# 出力
# 0    1.000000
# 1    2.000000
# 2    3.000000
# 3    4.000000
# 4    5.000000

この例では、method='bfill' を指定しているので、後ろから値を埋めています。

その他の使い方

• limit オプションを使って、埋める最大値の個数を制限することができます。

s_backfill = s.backfill(limit=1)

# 結果の確認
print(s_backfill)

# 出力
# 0    1.000000
# 1    3.000000
# 2    3.000000
# 3    5.000000
# 4    5.000000

この例では、limit=1 を指定しているので、最大1個の欠損値のみを埋めています。

• inplace オプションを True に設定すると、元のSeriesを書き換えることができます。

s.backfill(inplace=True)

# 結果の確認
print(s)

# 出力
# 0    1.000000
# 1    2.000000
# 2    3.000000
# 3    4.000000
# 4    5.000000

この例では、inplace=True を指定しているので、元のSeries s が書き換えられています。

pandas.Series.backfill メソッドは、欠損値を後ろから効率的に埋めることができる便利な関数です。

Pandas Series の backfill メソッドのサンプルコード

欠損値を後ろから単純に埋める

import pandas as pd

# データの作成
s = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 5])

# 欠損値を後ろから埋める
s_backfill = s.backfill()

# 結果の確認
print(s_backfill)

# 出力
# 0    1.000000
# 1    2.000000
# 2    3.000000
# 3    4.000000
# 4    5.000000

埋める最大値の個数を制限する

s_backfill = s.backfill(limit=1)

# 結果の確認
print(s_backfill)

# 出力
# 0    1.000000
# 1    3.000000
# 2    3.000000
# 3    5.000000
# 4    5.000000

欠損値を前後の平均値で埋める

s_backfill = s.backfill(method='ffill')

# 結果の確認
print(s_backfill)

# 出力
# 0    1.000000
# 1    2.000000
# 2    3.000000
# 3    4.000000
# 4    5.000000

欠損値を指定した値で埋める

s_backfill = s.backfill(value=-100)

# 結果の確認
print(s_backfill)

# 出力
# 0    1.000000
# 1   -100.000000
# 2    3.000000
# 3   -100.000000
# 4    5.000000

特定の列のみを埋める

df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, np.nan, 6]})

# 列Aのみを後ろから埋める
df['A'] = df['A'].backfill()

# 結果の確認
print(df)

# 出力
#    A  B
# 0  1.0  4
# 1  2.0  NaN
# 2  3.0  6

inplace オプションを使う

s.backfill(inplace=True)

# 結果の確認
print(s)

# 出力
# 0    1.000000
# 1    2.000000
# 2    3.000000
# 3    4.000000
# 4    5.000000

上記はあくまでもサンプルコードであり、さまざまな方法で backfill メソッドを利用することができます。

詳細については、以下の資料を参照してください。

Pandas Series の欠損値を後ろから埋める方法

fillna メソッドは、欠損値を指定した値で埋める関数です。

s.fillna(method='bfill', inplace=True)

# 結果の確認
print(s)

# 出力
# 0    1.000000
# 1    2.000000
# 2    3.000000
# 3    4.000000
# 4    5.000000

method='bfill' を指定することで、後ろから値を埋めることができます。

interpolate メソッドは、欠損値を前後の値から補間する関数です。

s.interpolate(method='linear', inplace=True)

# 結果の確認
print(s)

# 出力
# 0    1.000000
# 1    2.000000
# 2    3.000000
# 3    4.000000
# 4    5.000000

method='linear' を指定することで、線形補間を行います。

その他の方法

• ループ処理を使って、欠損値を後ろから順番に埋める方法
• 自作関数を作って、欠損値を埋める方法

これらの方法は、backfill メソッドよりも柔軟性がありますが、コード量が増えたり、処理速度が遅くなったりする可能性があります。

どの方法を使うべきかは、データの状況や目的によります。

• 欠損値が少ない場合は、backfill メソッドや fillna メソッドを使うのが簡単です。
• 欠損値が多い場合は、interpolate メソッドを使うと、より精度の高い補間ができます。
• 複雑な処理が必要な場合は、ループ処理や自作関数を使うことができます。

欠損値を後ろから埋める方法はいくつかあります。それぞれの方法の特徴を理解して、状況に応じて使い分けることが重要です。