python - 使用列中最近邻居的平均值输入缺失值

Question

我有一个数据框:

df = pd.DataFrame(data=[676, 0, 670, 0, 668], index=['2012-01-31 00:00:00','2012-02-29 00:00:00',
                                                     '2012-03-31 00:00:00','2012-04-30 00:00:00',
                                                     '2012-05-31 00:00:00'])  
df.index.name = "Date"
df.columns = ["Number"]

看起来像:

              Number
Date    
2012-01-31 00:00:00 676
2012-02-29 00:00:00 0
2012-03-31 00:00:00 670
2012-04-30 00:00:00 0
2012-05-31 00:00:00 668

如何分别输入 (676+670)/2 和 (670+668)/2 的第二个和第四个值？

我可以将值保存为 np.array 并将它们输入到数组中，但这太可笑了!

Answer 1

我使用 where 方法并指定用 np.nan 替换任何 0。一旦我们将 0 指定为 NaN，我们就可以使用 fillna 方法。通过使用 ffill 和 bfill，我们用相应的先前值和后续值填充所有 NaN，将它们相加，然后除以 2。

df.where(df.replace(to_replace=0, value=np.nan),
 other=(df.fillna(method='ffill') + df.fillna(method='bfill'))/2)

                     Number
Date                       
2012-01-31 00:00:00   676.0
2012-02-29 00:00:00   673.0
2012-03-31 00:00:00   670.0
2012-04-30 00:00:00   669.0
2012-05-31 00:00:00   668.0