Python Pandasでnull以外の値を前方へ転送する方法（ffillの使い方）

Pandasのfillna()で欠損値（NaN）を前方向きに埋める

Pandasでは、fillna()メソッドのmethodパラメータを使うことで、null以外の値を前方（上の行から下の行へ）に転送できます。前方補完（forward fill）を行うには、値として'ffill'を指定します。

fillna(method='ffill')

なお、Pandas 2.1以降ではmethod引数は非推奨となっているため、専用メソッドのffill()を使うことが推奨されています。どちらも同じ結果が得られます。

サンプルデータの準備

ここでは、一部のセルにNaN（欠損値）を含むCSVファイル「SalesData.csv」を例として使用します。Microsoft Excelで開くと以下のようなデータになっています。

手順1：必要なライブラリをインポートする

まず、Pandasライブラリをインポートします。

import pandas as pd

手順2：CSVファイルからDataFrameを読み込む

read_csv()メソッドを使って、CSVファイルのデータをPandas DataFrameとして読み込みます。

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")

完全なコード例

以下は、NaN以外の値を前方に転送して欠損値を埋める完全なコードです。

import pandas as pd

# CSVファイルからDataFrameを読み込む
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
print("DataFrame...\n", dataFrame)

# null以外の値を前方に転送して欠損値を埋める
res = dataFrame.fillna(method='ffill')
print("\nDataFrame after forward fill...\n", res)

実行結果

このコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame...
        Car   Reg_Price   Units
0       BMW        2500   100.0
1     Lexus        3500     NaN
2      Audi        2500   120.0
3    Jaguar        2000     NaN
4   Mustang        2500   110.0

DataFrame after forward fill...
        Car   Reg_Price   Units
0       BMW        2500   100.0
1     Lexus        3500   100.0
2      Audi        2500   120.0
3    Jaguar        2000   120.0
4   Mustang        2500   110.0

結果の解説

元のDataFrameでは、「Lexus」と「Jaguar」の行の「Units」列がNaNでした。fillna(method='ffill')を適用すると、直前の行の値がそのまま転送され、LexusにはBMWの「100.0」、JaguarにはAudiの「120.0」がそれぞれ代入されていることがわかります。

新しいバージョンのPandasを使用している場合は、以下のように書き換えても同じ動作になります。

res = dataFrame.ffill()