পাইথন পান্ডাসে ফরওয়ার্ড ফিল দিয়ে নন-নাল মান প্রসারিত করা

পান্ডাসের fillna() মেথডে method='ffill' (ফরওয়ার্ড ফিল) ব্যবহার করে নন-নাল মানগুলো আগে প্রসারিত করা যায়।

CSV ফাইল (NaN মানসহ) পড়া:

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

ফরওয়ার্ড ফিল প্রয়োগ:

res = dataFrame.fillna(method='ffill')

সম্পূর্ণ কোড উদাহরণ:

import pandas as pd

# CSV ফাইল থেকে ডেটা লোড
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
print("DataFrame...\n", dataFrame)

# ফরওয়ার্ড ফিল দিয়ে নন-নাল মান প্রসারিত
res = dataFrame.fillna(method='ffill')
print("\nDataFrame after forward fill...\n", res)

আউটপুট:

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

ব্যাখ্যা:

• method='ffill': পिछলা বৈধ মান বর্তমান NaN-এ কপি করে (ফরওয়ার্ড)
• method='bfill': পরের বৈধ মান পिछলা NaN-এ কপি করে (ব্যাকওয়ার্ড)
• টাইম সিরিজ ডেটায় মিসিং মান পূরণের জন্য খুব উপকারী