pandas.core.resample.Resampler.ffill#

finalResampler.ffill(limit=None)[source] #

Forward fill the values.

Parameters:

limitint, optional

Limit of how many values to fill.

Returns:

An upsampled Series.

See also

Series.fillna

Fill NA/NaN values using the specified method.

DataFrame.fillna

Fill NA/NaN values using the specified method.

Examples

Here we only create a Series.

>>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=pd.DatetimeIndex(
...  ['2023年01月01日', '2023年01月15日', '2023年02月01日', '2023年02月15日']))
>>> ser
2023年01月01日 1
2023年01月15日 2
2023年02月01日 3
2023年02月15日 4
dtype: int64

Example for ffill with downsampling (we have fewer dates after resampling):

>>> ser.resample('MS').ffill()
2023年01月01日 1
2023年02月01日 3
Freq: MS, dtype: int64

Example for ffill with upsampling (fill the new dates with the previous value):

>>> ser.resample('W').ffill()
2023年01月01日 1
2023年01月08日 1
2023年01月15日 2
2023年01月22日 2
2023年01月29日 2
2023年02月05日 3
2023年02月12日 3
2023年02月19日 4
Freq: W-SUN, dtype: int64

With upsampling and limiting (only fill the first new date with the previous value):

>>> ser.resample('W').ffill(limit=1)
2023年01月01日 1.0
2023年01月08日 1.0
2023年01月15日 2.0
2023年01月22日 2.0
2023年01月29日 NaN
2023年02月05日 3.0
2023年02月12日 NaN
2023年02月19日 4.0
Freq: W-SUN, dtype: float64