用第一个计算出的NaN替换Pandas DataFrame列中的居中.rolling()值

在Pandas中，可以使用fillna()函数将NaN值替换为指定的值。要用第一个计算出的NaN替换Pandas DataFrame列中的居中.rolling()值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用.rolling()函数计算出DataFrame列的滚动平均值。例如，假设我们要计算名为column_name的列的滚动平均值，可以使用以下代码：

rolling_mean = df['column_name'].rolling(window_size).mean()

其中，window_size是滚动窗口的大小。

1. 接下来，使用.fillna()函数将NaN值替换为第一个计算出的NaN值。可以使用以下代码：

filled_values = rolling_mean.fillna(rolling_mean.iloc[0])

这将使用第一个计算出的NaN值替换所有的NaN值。

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 计算滚动平均值
window_size = 3
rolling_mean = df['column_name'].rolling(window_size).mean()

# 用第一个计算出的NaN替换NaN值
filled_values = rolling_mean.fillna(rolling_mean.iloc[0])

这样，filled_values将包含用第一个计算出的NaN替换的滚动平均值。

关于Pandas DataFrame、.rolling()函数和.fillna()函数的更多信息，可以参考腾讯云的相关文档和教程：

• Pandas DataFrame 文档
• Pandas .rolling()函数文档
• Pandas .fillna()函数文档