Pandas根据上一个可用值和下一个可用值填充NaN

Pandas是Python中一个强大的数据处理库，可以处理和分析大量的数据。在数据处理中，经常会遇到缺失值（NaN）的情况。Pandas提供了多种方法来处理缺失值，其中一种常用的方法就是根据上一个可用值和下一个可用值填充NaN。

具体而言，Pandas提供了fillna()函数来实现这个功能。该函数可以接受不同的参数来确定填充缺失值的方式。当使用上一个可用值填充NaN时，可以通过指定method='ffill'来实现。ffill代表forward fill，即向前填充。

下面是具体的步骤：

1. 导入Pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个包含NaN的数据集：data = pd.Series([1, NaN, 2, NaN, 3, NaN])
3. 使用fillna()函数进行填充：filled_data = data.fillna(method='ffill')

填充后的数据集filled_data将会是：[1, 1, 2, 2, 3, 3]，其中NaN被前一个可用值1填充。

应用场景：在时间序列数据中，如果某个时间点的值缺失，但是在前一个时间点和后一个时间点都有值，我们可以使用上一个可用值和下一个可用值来填充缺失值。这样可以保持时间序列数据的连续性，方便后续的数据分析和建模。

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