.. deprecated:: 2.1.0 Returns ------- DataFrame Object with missing values filled. See Also -------- ffill : Forward fill values within a group. bfill : Backward fill values within a group. Examples -------- >>> df = pd.DataFrame( ... { ... "key": [0, 0, 1, 1, 1], ... "A": [np.nan, 2, np.nan, 3, np.nan], ... "B": [2, 3, np.nan, np.nan, np.nan], ... "C": [np.nan, np.nan, 2, np.nan, np.nan], ... } ... ) >>> df key A B C 0 0 NaN 2.0 NaN 1 0 2.0 3.0 NaN 2 1 NaN NaN 2.0 3 1 3.0 NaN NaN 4 1 NaN NaN NaN Propagate non-null values forward or backward within each group along columns. >>> df.groupby("key").fillna(method="ffill") A B C 0 NaN 2.0 NaN 1 2.0 3.0 NaN 2 NaN NaN 2.0 3 3.0 NaN 2.0 4 3.0 NaN 2.0 >>> df.groupby("key").fillna(method="bfill") A B C 0 2.0 2.0 NaN 1 2.0 3.0 NaN 2 3.0 NaN 2.0 3 3.0 NaN NaN 4 NaN NaN NaN Propagate non-null values forward or backward within each group along rows. >>> df.T.groupby(np.array([0, 0, 1, 1])).fillna(method="ffill").T key A B C 0 0.0 0.0 2.0 2.0 1 0.0 2.0 3.0 3.0 2 1.0 1.0 NaN 2.0 3 1.0 3.0 NaN NaN 4 1.0 1.0 NaN NaN >>> df.T.groupby(np.array([0, 0, 1, 1])).fillna(method="bfill").T key A B C 0 0.0 NaN 2.0 NaN 1 0.0 2.0 3.0 NaN 2 1.0 NaN 2.0 2.0 3 1.0 3.0 NaN NaN 4 1.0 NaN NaN NaN Only replace the first NaN element within a group along rows. >>> df.groupby("key").fillna(method="ffill", limit=1) A B C 0 NaN 2.0 NaN 1 2.0 3.0 NaN 2 NaN NaN 2.0 3 3.0 NaN 2.0 4 3.0 NaN NaN Nzo.fillna with 'method' is deprecated and will raise in a future version. Use obj.ffill() or obj.bfill() instead.r~