填充pandas数据帧中缺少的行值作为上一行和下一行的平均值

为了解决这个问题，我们可以使用pandas库来操作和处理数据帧。首先，我们需要找出数据帧中缺少值的行。然后，对于每个缺少值的行，我们可以通过计算上一行和下一行的平均值来填充缺失值。

以下是解决该问题的步骤：

导入必要的库：使用import语句导入pandas库。

import pandas as pd

创建数据帧：使用pandas的DataFrame函数创建一个包含缺失值的数据帧。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None, 6], 'B': [None, 2, 3, None, 5, None]})

找出缺失值的行：使用isna函数找出数据帧中的缺失值，并使用any函数确定哪些行包含缺失值。

missing_rows = df.isna().any(axis=1)

填充缺失值：对于每个缺失值的行，可以使用fillna函数将缺失值填充为上一行和下一行的平均值。

df.fillna((df.shift() + df.shift(-1)) / 2, inplace=True)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None, 6], 'B': [None, 2, 3, None, 5, None]})

# 找出缺失值的行
missing_rows = df.isna().any(axis=1)

# 填充缺失值
df.fillna((df.shift() + df.shift(-1)) / 2, inplace=True)

print(df)

上述代码将输出填充后的数据帧，其中缺失值被上一行和下一行的平均值填充。

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