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。
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