熊貓：插值列中的第一個和最後一個數據點是NaN

Question

我想使用插值函數，但只能在pandas DataFrame列中的已知數據值之間。問題是，在列的第一個和最後一個值往往楠有時也可以是多行前的數值是楠：

 col 1 col 2 
0 NaN  NaN 
1 NaN  NaN 
... 
1000 1  NaN 
1001 NaN  1 <----- 
1002 3  NaN <----- only want to fill in these 'in between value' rows 
1003 4  3 
... 
3999 NaN  NaN 
4000 NaN  NaN 

我綁在一起，這是「事件」更新的數據集，但分別爲每列，並通過時間戳索引。這意味着通常有一些行沒有記錄某些列的數據，因此有很多NaN！

Answer 1

我通過功能idxmin和idxmax，並用方法前進填充使用功能fillna選擇通過柱的min和max值。

print df 
#  col 1 col 2 
#0  NaN NaN 
#1  NaN NaN 
#1000  1 NaN 
#1001 NaN  1 
#1002  3 NaN 
#1003  4  3 
#3999 NaN NaN 
#4000 NaN NaN 

df.loc[df['col 1'].idxmin(): df['col 1'].idxmax()] = df.loc[df['col 1'].idxmin(): df['col 1'].idxmax()].fillna(method='ffill') 
df.loc[df['col 2'].idxmin(): df['col 2'].idxmax()] = df.loc[df['col 2'].idxmin(): df['col 2'].idxmax()].fillna(method='ffill') 
print df 
#  col 1 col 2 
#0  NaN NaN 
#1  NaN NaN 
#1000  1 NaN 
#1001  1  1 
#1002  3  1 
#1003  4  3 
#3999 NaN NaN 
#4000 NaN NaN 

添加了不同的解決方案，謝謝HStro。

df['col 1'].loc[df['col 1'].first_valid_index() : df['col 1'].last_valid_index()] = df['col 1'].loc[df['col 1'].first_valid_index(): df['col 1'].last_valid_index()].astype(float).interpolate()