我在 pandas interpolate() 方面遇到问题。我只想在不超过 2 个连续的“np.nans”时进行插值。 但是当 np.nan 超过 2 个时,插值函数会尝试对单个值进行插值!?
s = pd.Series(data = [np.nan,10,np.nan,np.nan,np.nan,5,np.nan,6,np.nan,np.nan,30])
a = s.interpolate(limit=2,limit_area='inside')
print(a)
我得到的输出是:
0 NaN
1 10.00
2 8.75
3 7.50
4 NaN
5 5.00
6 5.50
7 6.00
8 14.00
9 22.00
10 30.00
dtype: float64
我不想要第 2 行和第 3 行的结果。 我想要的是:
0 NaN
1 10.00
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 5.00
6 5.50
7 6.00
8 14.00
9 22.00
10 30.00
dtype: float64
有人可以帮忙吗?
最佳答案
<强> Groupby.transform
与 Series.where
s_notna = s.notna()
m = (s.groupby(s_notna.cumsum()).transform('size').le(3) | s_notna)
s = s.interpolate(limit_are='inside').where(m)
print(s)
输出
0 NaN
1 10.0
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 5.0
6 5.5
7 6.0
8 14.0
9 22.0
10 30.0
dtype: float64
关于python - 为什么 pandas.interpolate() 插入由 NaN 包围的单个值?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59812935/