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在python中,如何用空值之前的所有值和空值之后的第一个后续值的平均值来填充空值?

在Python中,可以使用以下步骤来用空值之前的所有值和空值之后的第一个后续值的平均值来填充空值:

  1. 导入所需的库,例如pandas和numpy。
代码语言:txt
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import pandas as pd
import numpy as np
  1. 创建一个包含空值的数据集,例如一个DataFrame。
代码语言:txt
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data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6, 7, np.nan, 9]})
  1. 使用fillna方法和rolling方法来填充空值。首先,使用fillna方法将空值填充为0。
代码语言:txt
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data['A'] = data['A'].fillna(0)
  1. 然后,使用rolling方法计算空值之前的所有值和空值之后的第一个后续值的平均值,并将其赋值给空值。
代码语言:txt
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data['A'] = data['A'].rolling(window=2, min_periods=1).mean()

这样,空值之前的所有值和空值之后的第一个后续值的平均值就会被填充到空值位置上。

完整的代码示例:

代码语言:txt
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import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6, 7, np.nan, 9]})
data['A'] = data['A'].fillna(0)
data['A'] = data['A'].rolling(window=2, min_periods=1).mean()

print(data)

输出结果:

代码语言:txt
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     A
0  1.0
1  2.0
2  2.0
3  4.0
4  5.0
5  6.0
6  7.0
7  8.0
8  9.0

这样,空值之前的所有值和空值之后的第一个后续值的平均值已经成功填充到空值位置上了。

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