python - 结合 bfill() 和 ffill() 功能

Question

假设我有以下 pd.Series:

0     NaN
1     NaN
2     4.0
3     NaN
4     NaN
5     7.0
6     NaN
7     NaN
8     NaN
9     NaN
10    1.0
11    NaN
12    NaN
13    6.0
14    NaN
15    NaN

我正在尝试获取一个系列，其中 NaN 由周围的有效样本平均填充。所以说我在两个有效样本之间有 N NaNs，我希望第一个 N/2 NaNs 是由最后一个有效样本填充，最后一个 N/2 NaNs 将使用下一个有效观察值填充。在 (N % 2) =! 0，额外的观察值可以被周围的两个观察值中的任何一个填充，适用哪个规则就可以。所以我想获得:

0     4
1     4
2     4
3     4
4     7
5     7
6     7
7     7
8     1
9     1
10    1
11    1
12    6
13    6
14    6
15    6

Answer 1

想法是用 where 创建 bool 掩码和过滤器 bfill ，然后 ffill 和最后一个 bfill 再次仅用于第一个系列的第一个值，如果以 NaN 开头:

m = df['A'].notna()
c = m.cumsum()

def f(x):
    lens = len(x.index)
    a = np.arange(lens)
    return a // (lens / 2) == 0

mask = c[~m].groupby(c).transform(f)
#should be removed
#mask = mask.reindex(df.index, fill_value=False)
df['B'] = df['A'].where(mask, df['A'].bfill()).ffill().bfill()
print (df)
      A    B
0   NaN  4.0
1   NaN  4.0
2   4.0  4.0
3   NaN  4.0
4   NaN  7.0
5   7.0  7.0
6   NaN  7.0
7   NaN  7.0
8   NaN  1.0
9   NaN  1.0
10  1.0  1.0
11  NaN  1.0
12  NaN  6.0
13  6.0  6.0
14  NaN  6.0
15  NaN  6.0