熊猫将零替换为最接近的平均非零值

Question

我有一个数据框：

 df = pd.DataFrame({'A':[0,0,15,0,0,12,0,0,0,5]})

我想用最接近的非零值替换0值

例如，第一个值为0，然后我发现最接近的非零值为15，因此我将其替换为15，然后数据变为：[15,0,15,0,0,12,0,0,0,5],

然后对于除第一个值以外的所有值，我需要找到最接近的非零值的两侧，并将它们取平均值。因此对于第二个0，它将是（15 + 15）/ 2;第三个零是（15 + 12）/ 2

我只知道如何将零替换为最接近的值：

df['A'].replace(to_replace=0, method='ffill')

0     0
1     0
2    15
3    15
4    15
5    12
6    12
7    12
8    12
9     5

但是无法替换前两个零值，并且这种方法无法获得平均值。

Answer 1

虽然不完全相同，但是似乎可以通过应用linear interpolation来解决您的问题。

您可以使用interpolate，默认情况下会执行线性插值，将limit_direction设置为both，以便同时填充正向和反向：

df['A'] = df.A.interpolate(limit_direction='both')

     A
0  15.00
1  15.00
2  15.00
3  14.00
4  13.00
5  12.00
6  10.25
7   8.50
8   6.75
9   5.00