Метод ffill

Метод ffill применяется к объекту Resampler и выполняет прямой перенос (forward fill) значений из предыдущих строк в пропущенные ячейки. Этот метод часто используется для заполнения отсутствующих значений при изменении частоты дискретизации временного ряда.

Синтаксис

resampler.ffill()

Пример

Создадим временной ряд с пропусками и применим передискретизацию с заполнением:

import pandas as pd

index = pd.date_range('2026-01-01', periods=5, freq='D')
df = pd.DataFrame({'a': [1, None, 3, None, 5]}, index=index)
res = df.resample('2D').ffill()
print(res)

Результат выполнения кода:

a
	2026-01-01  1.0
	2026-01-03  3.0
	2026-01-05  5.0

Пример

Применим метод ffill к многоколоночной таблице:

import pandas as pd

index = pd.date_range('2026-01-01', periods=6, freq='D')
df = pd.DataFrame({
	'a': [1, None, 3, None, 5, None],
	'b': [10, None, 30, None, 50, None]
}, index=index)
res = df.resample('2D').ffill()
print(res)

Результат выполнения кода:

a	 b
	2026-01-01  1.0  10.0
	2026-01-03  3.0  30.0
	2026-01-05  5.0  50.0

Пример

Заполнение пропусков с последующим применением агрегации:

import pandas as pd

index = pd.date_range('2026-01-01', periods=10, freq='D')
df = pd.DataFrame({
	'a': [1, None, 3, 4, None, 6, 7, None, 9, 10],
	'b': [10, 20, None, 40, 50, None, 70, 80, None, 100]
}, index=index)
res = df.resample('3D').ffill()
print(res)

Результат выполнения кода:

a	 b
	2026-01-01  1.0  10.0
	2026-01-04  4.0  40.0
	2026-01-07  7.0  70.0
	2026-01-10  10.0  100.0

Смотрите также

метод bfill,
который выполняет обратное заполнение пропусков
метод interpolate,
который выполняет интерполяцию значений
метод asfreq,
который возвращает значения на новой частоте
метод mean,
который вычисляет средние значения при передискретизации