让我们以这个数据帧为例:
df = pd.DataFrame(dict(Col1=[np.nan,1,1,2,3,8,7], Col2=[1,1,np.nan,np.nan,3,np.nan,4], Col3=[1,1,np.nan,5,1,1,np.nan]))
Col1 Col2 Col3
0 NaN 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0
2 1.0 NaN NaN
3 2.0 NaN 5.0
4 3.0 3.0 1.0
5 8.0 NaN 1.0
6 7.0 4.0 NaN
我想先删除第一行和最后一行,直到第一行和最后一行中不再有NaN
中等预期产出:
Col1 Col2 Col3
1 1.0 1.0 1.0
2 1.0 NaN NaN
3 2.0 NaN 5.0
4 3.0 3.0 1.0
然后,我想用最接近的值替换剩余的NaN,下面的值不是NaN,上面的值是NaN
最终预期输出:
Col1 Col2 Col3
0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 2.0 3.0
2 2.0 2.0 5.0
3 3.0 3.0 1.0
我知道我可以通过
df.isna()
但我不能解决我的问题。我该怎么办
我的做法:
输出:
另一种选择是将
DataFrame.interpolate
与round
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