行と列の値を使用して欠損値を補間する

Question

Python Pandasでは、データフレームを対話的にいくつかのNaNの行と列で補間する必要がありますか？ たとえば、次のデータフレーム -

   90 92.5  95  100  110  120 
Index               
1   NaN NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
2  0.469690 NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
3  0.478220 NaN 0.492232 0.505685  NaN  NaN 
4  0.486377 NaN 0.503853 0.518890 0.550517  NaN 
5  0.485862 NaN 0.502130 0.515076 0.537675 0.564383 

私の目標は、可能であるものは何でもNaNを補間する、&が効率的にすべてのNaN、すなわちを埋める補間することです。しかし、私が使用している場合は、 "TypeError：すべてのNaNで補間できません"という結果が返されます。

df.interpolate(inplace=True, axis=0, method='spline', order=1, limit=20, limit_direction='both') 

Answer 1

あなたは（@Boud for df.dropna(axis=1, how='all')ありがとう）、これを試すことができます。

多分

In [138]: new = df.dropna(axis=1, how='all').interpolate(limit=20, limit_direction='both') 

In [139]: new 
Out[139]: 
      90  95  100  110  120 
Index 
1  0.469690 0.492232 0.505685 0.550517 0.564383 
2  0.469690 0.492232 0.505685 0.550517 0.564383 
3  0.478220 0.492232 0.505685 0.550517 0.564383 
4  0.486377 0.503853 0.518890 0.550517 0.564383 
5  0.485862 0.502130 0.515076 0.537675 0.564383