熊貓：我如何通過平均相鄰值來手動計算缺失值？

我有一個（200列x 5000行）數據幀，偶爾它有一個缺失值。我希望通過將單元格平均值右邊的和左邊的單元格來填充缺失的值。熊貓：我如何通過平均相鄰值來手動計算缺失值？

例如：

A B C D E 
1 34 54 56 0 78 
2 12 87 78 23 12 
3 78 35 0 72 31 
4 84 25 14 56 0 
5 26 82 13 14 34

在這個數據幀有三個缺失值：

1) D1 
2) C3 
3) E4 

D1 should be (78 + 56)/2 = 67 
C3 should be (72 + 32)/2 = 55 
E4 should be (26 + 56)/2 = 41

因此所產生的數據幀應該是：

A B C D E 
1 34 54 56 67 78 
2 12 87 78 23 12 
3 78 35 55 72 31 
4 84 25 14 56 41 
5 26 82 13 14 34

是否有一個自然在熊貓做這件事的方法？

來源

2013-10-23 user1367204

在這裏看到：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/ missing_data.html – Jeff

爲什麼E4 =（26 + 56）/ 2，這是否意味着E4的單元格是A5？ – HYRY

我認爲新interpolate()方法可以做到這一點，我試圖通過手工做這樣的：

df = pd.DataFrame({"A":[34,12,78,84,26], "B":[54,87,35,25,82], "C":[56,78,0,14,13], "D":[0,23,72,56,14], "E":[78,12,31,0,34]}) 

# get flat array from DataFrame 
a = np.array(df).flatten() 

# get flat array, zeroes replaced with left + right/2 
res = np.where(a == 0, (np.roll(a, 1) + np.roll(a, -1))/2, a) 

# convert back to DataFrame 
df_new = pd.DataFrame(res.reshape(df.shape), columns = df.columns) 

#  A B C D E 
# 0 34 54 56 67 78 
# 1 12 87 78 23 12 
# 2 78 35 53 72 31 
# 3 84 25 14 56 41 
# 4 26 82 13 14 34

來源

2013-10-24 06:18:04

工作完美，謝謝！ – user1367204

熊貓：我如何通過平均相鄰值來手動計算缺失值？

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