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:
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()
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:
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:
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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