仅当连续24个或更多NAN时才填充NAN值

Question

我有一个非常大的数据框，我试图用非Nan值之前和之后的平均值填补某些特定值的空白。事情是这样的：我有很多空白，所以我只想对不超过24个连续空白的行应用此规则。如果> 24（也有很多），我想保持原样。

首先，我尝试了这一点：

df = df.interpolate(limit=24)

但是它不能按照我想要的方式工作。例如，如果我有34个nan连续值，则此代码将一直填充到第24个元素，而其余10个保持不变。

还尝试：

df["speed"] = df["speed"].transform(lambda x: x.fillna((df["speed"].ffill()+df["speed"].bfill())/2, limit=24))

它也不起作用。甚至只有1或2个连续的NaN尚未被替换。非常感谢您的帮助！

Answer 1

让我们尝试一下：

s = df['speed']
s.interpolate()\
 .mask((s.groupby(s.notna().cumsum()).transform('size') - 1).where(s.isna()) > 24)