python - 如何用特定的 Pandas 列值替换 n 个顶部和底部值

Question

我有一个这样的数据框，

col1    col2
  1      N
  2      N
  3      N
  4      Y
  5      N
  6      N
  7      Y
  8      N
  9      N
  10     N

我想在这种情况下从上面的数据框创建另一个数据框，如果在 col2 中找到 Y，则将 N 替换为具有 col2 的顶部和底部 n 个值的 Y。我可以在哪里更改 n 的值。

例如，如果 n 的值为 1，则所需的输出将是，

 col1    col2
  1      N
  2      N
  3      Y
  4      Y
  5      Y
  6      Y
  7      Y
  8      Y
  9      N
  10     N

我可以使用 for 循环迭代来完成，但执行时间会很长。我正在寻找 pythonic 方式或 pandas 快捷方式来高效地完成它。

Answer 1

一个想法是使用 Series.interpolate使用 limit 和 limit_direction='both' 参数，但只使用数字，所以添加了 map 然后通过掩码的映射值进行比较，最后通过 loc 掩码设置值:

N = 1
m = df['col2'].map({'Y':1}).interpolate(limit=N, limit_direction='both').eq(1)
df.loc[m, 'col2'] = 'Y'
#alternative
#df['col2'] = df['col2'].mask(m, 'Y')
print (df)
   col1 col2
0     1    N
1     2    N
2     3    Y
3     4    Y
4     5    Y
5     6    Y
6     7    Y
7     8    Y
8     9    N
9    10    N

另一种解决方案是使用 ffill 和 bfill 和 limit 参数向前和向后填充缺失值:

N = 2
s = df['col2'].mask(df['col2'] == 'N')
df['col2'] = s.ffill(limit=N).fillna(s.bfill(limit=N)).fillna(df['col2'])
print (df)
   col1 col2
0     1    N
1     2    Y
2     3    Y
3     4    Y
4     5    Y
5     6    Y
6     7    Y
7     8    Y
8     9    Y
9    10    N