pandas.Series.backfill#

Series.backfill(*, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=_NoDefault.no_default)[源代码]#

使用下一个有效观测值填充 NaN/NA 值以填补间隙。

自 2.0 版本弃用: Series/DataFrame.backfill 已弃用。请使用 Series/DataFrame.bfill 代替。

Returns:

Series/DataFrame 或 None: 已填充缺失值的对象，如果 inplace=True 则为 None。

Examples

请参阅 DataFrame.bfill() 或 Series.bfill() 的示例。

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

如何运行和测试 Pandas 的代码？

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