Question

在一列的末尾有一个数据框，该数据框的值丢失，例如：

使用“索引”插值方法：

df = pd.DataFrame({'a':[np.nan,1,2,np.nan,np.nan,5,np.nan,np.nan]}, index=[0,1,2,3,4,5,6,7])

     a
0  NaN
1  1.0
2  2.0
3  NaN
4  NaN
5  5.0
6  NaN
7  NaN

返回带有最后一个缺失值的数据框：

df.interpolate(method='index')

有没有办法关闭该行为并保留最后的缺失值：

Answer 1

我认为需要limit_direction中的新参数0.23.0+，检查this：

df = df.interpolate(method='index', limit=1, limit_direction='backward')
print (df)
     a
1  1.0
2  2.0
3  3.0
4  4.0
5  5.0
6  NaN
7  NaN

编辑：如果只想在添加参数NaN内替换limit_area：

df = df.interpolate(method='index',limit_area='inside')
print (df)
     a
0  NaN
1  1.0
2  2.0
3  3.0
4  4.0
5  5.0
6  NaN
7  NaN

Answer 2

您是说应保留最后的NaN（一个或多个）？这个怎么样。找到最后一个有效的arg索引，然后拆分，插值和追加。

std::string operator/(const std::string& lhs, const std::string& rhs) {
    return lhs + rhs;
}

熊猫索引插值填充最后一个数据点之后的缺失值

2 个答案: