Pandas fehlende Werte: fülle mit dem nächsten nicht-NaN-Wert

Question

Angenommen, ich habe eine Pandas-Serie mit mehreren aufeinander folgenden NaNs. Ich weiß, fillna hat mehrere Methoden, um fehlende Werte (backfill und fill forward) zu füllen, aber ich möchte sie mit dem nächsten nicht NaN-Wert füllen. Hier ist ein Beispiel dafür, was ich habe:

`s = pd.Series([0, 1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 3])` 

Und ein Beispiel dafür, was ich will: s = pd.Series([0, 1, 1, 1, 3, 3, 3])

Hat jemand weiß, dass ich das tun könnte?

Danke!

Answer 1

Sie könnten Series.interpolate mit method='nearest' verwenden:

In [11]: s = pd.Series([0, 1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 3]) 

In [12]: s.interpolate(method='nearest') 
Out[12]: 
0 0.0 
1 1.0 
2 1.0 
3 1.0 
4 3.0 
5 3.0 
6 3.0 
dtype: float64 

In [13]: s = pd.Series([0, 1, np.nan, np.nan, 2, np.nan, np.nan, 3]) 

In [14]: s.interpolate(method='nearest') 
Out[14]: 
0 0.0 
1 1.0 
2 1.0 
3 2.0 
4 2.0 
5 2.0 
6 3.0 
7 3.0 
dtype: float64