在数据帧的一列中插入值（python）

Question

我有一个包含三列的数据帧（时间戳、温度和水位）。 我要做的是用插值值替换“水位”列中的所有NaN值。例如：

水位值一直在下降直到它为0。因此，水位不能为负。此外，如果水位保持不变，则插值值也应相同。理想情况下，插值值之间的步长（在两个可用水位值内）应相同。在

到目前为止，我所做的努力是：

df['waterlevel'].interpolate(method ='linear', limit_direction ='backward')  # backwards because the waterlevel value is always decreasing.

这不起作用。在执行这行之后，每个NaN值都变成了参数为“forward”的0，并使用参数“backward”保持NaN。在

以及

^{pr2}$

关于如何解决这个问题有什么建议吗？在

Answer 1

我假设NaN是np.nan对象

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"waterlevel": ['A',np.nan,np.nan,'D'],"interpolated values":['Ai','Bi','Ci','D']})
print(df)

df.loc[df['waterlevel'].isnull(),'waterlevel'] = df['interpolated values']
print(df)

开/关：

^{pr2}$