熊貓：<code>average = next numerical value/(# consecutive NaNs + 1)</code></p> <p>這裏是我的代碼，到目前爲止，我：有下一個非楠/＃連續的NaN

Question

我期待採取了熊貓系列，並與平均的下一個數值，其中的填充NaN填寫的NaN只是不能找出如何在num劃分NaN選自S的filler柱（和下一個數值爲好）：

import pandas as pd 

dates = pd.date_range(start = '1/1/2016',end = '1/12/2016', freq = 'D') 
nums = [10, 12, None, None, 39, 10, 11, None, None, None, None, 60] 

df = pd.DataFrame({ 
     'date':dates, 
     'num':nums 
     }) 

df['filler'] = df['num'].fillna(method = 'bfill') 

電流輸出：

  date num filler 
0 2016-01-01 10.0 10.0 
1 2016-01-02 12.0 12.0 
2 2016-01-03 NaN 39.0 
3 2016-01-04 NaN 39.0 
4 2016-01-05 39.0 39.0 
5 2016-01-06 10.0 10.0 
6 2016-01-07 11.0 11.0 
7 2016-01-08 NaN 60.0 
8 2016-01-09 NaN 60.0 
9 2016-01-10 NaN 60.0 
10 2016-01-11 NaN 60.0 
11 2016-01-12 60.0 60.0 

所需的輸出：

  date num 
0 2016-01-01 10.0 
1 2016-01-02 12.0 
2 2016-01-03 13.0 
3 2016-01-04 13.0 
4 2016-01-05 13.0 
5 2016-01-06 10.0 
6 2016-01-07 11.0 
7 2016-01-08 12.0 
8 2016-01-09 12.0 
9 2016-01-10 12.0 
10 2016-01-11 12.0 
11 2016-01-12 12.0 

Answer 1

• 採取反向的notnull
• 使用cumsum，爲groupby和transform與mean

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csum = df.num.notnull()[::-1].cumsum() 
filler = df.num.fillna(0).groupby(csum).transform('mean') 
df.assign(filler=filler) 

     date num filler 
0 2016-01-01 10.0 10.0 
1 2016-01-02 12.0 12.0 
2 2016-01-03 NaN 13.0 
3 2016-01-04 NaN 13.0 
4 2016-01-05 39.0 13.0 
5 2016-01-06 10.0 10.0 
6 2016-01-07 11.0 11.0 
7 2016-01-08 NaN 12.0 
8 2016-01-09 NaN 12.0 
9 2016-01-10 NaN 12.0 
10 2016-01-11 NaN 12.0 
11 2016-01-12 60.0 12.0 

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它是如何工作

• df.num.notnull().cumsum()是找到連續空值的組的標準技術。不過，我希望我的羣組以下一個數值結束。所以我倒過來了，然後cumsum'd。
• 我希望我的平均值包含空值的數量。最簡單的方法是填寫零，對我剛剛製作的小組採取正常的意思。
• transform跨現有索引廣播
• assign新欄目。儘管逆轉了這一系列，該指數將像魔術一樣重新調整。可以使用loc，但會覆蓋現有的df。我會讓OP決定如果他們想要覆蓋。