熊猫将零替换为最接近的平均非零值

Question

我有一个数据框：

 df = pd.DataFrame({'A':[0,0,15,0,0,12,0,0,0,5]})

我想用最接近的非零值替换 0 值，

比如第一个值是0，那么我找最近的非零值是15，所以我把它替换成15，那么数据就变成了： [15,0,15,0,0,12,0,0,0,5],

然后对于除第一个以外的所有值，我需要找到最接近的非零值的两侧，并将它们平均。 所以对于第二个 0，它将是 (15+15)/2； 第三个零是 (15+12)/2

我只知道如何将零替换为最接近的值：

df['A'].replace(to_replace=0, method='ffill')

0     0
1     0
2    15
3    15
4    15
5    12
6    12
7    12
8    12
9     5

但是前两个零值不能被替换，这种方式不是取平均值。

Answer 1

虽然不完全相同，但似乎解决您的问题的一个好方法是应用线性插值。

您可以使用interpolate ，它默认执行线性插值，将limit_direction设置为both以便向前和向后填充：

df['A'] = df.A.interpolate(limit_direction='both')

     A
0  15.00
1  15.00
2  15.00
3  14.00
4  13.00
5  12.00
6  10.25
7   8.50
8   6.75
9   5.00