パンダ：<code>average = next numerical value/(# consecutive NaNs + 1)</code></p> <p>は、ここで私は、これまでの私のコードです：私はパンダシリーズを取ると、次の数値ところ、平均で<code>NaN</code>を埋めるために探しています次の非NaNで/＃連続しNaNを

Question

とNaNを記入ちょうどnumにNaNのうちfillerカラム（及び同様に次の数値）を分割する方法を見つけ出すことができない。

import pandas as pd 

dates = pd.date_range(start = '1/1/2016',end = '1/12/2016', freq = 'D') 
nums = [10, 12, None, None, 39, 10, 11, None, None, None, None, 60] 

df = pd.DataFrame({ 
     'date':dates, 
     'num':nums 
     }) 

df['filler'] = df['num'].fillna(method = 'bfill') 

電流出力：

  date num filler 
0 2016-01-01 10.0 10.0 
1 2016-01-02 12.0 12.0 
2 2016-01-03 NaN 39.0 
3 2016-01-04 NaN 39.0 
4 2016-01-05 39.0 39.0 
5 2016-01-06 10.0 10.0 
6 2016-01-07 11.0 11.0 
7 2016-01-08 NaN 60.0 
8 2016-01-09 NaN 60.0 
9 2016-01-10 NaN 60.0 
10 2016-01-11 NaN 60.0 
11 2016-01-12 60.0 60.0 

所望の出力：

  date num 
0 2016-01-01 10.0 
1 2016-01-02 12.0 
2 2016-01-03 13.0 
3 2016-01-04 13.0 
4 2016-01-05 13.0 
5 2016-01-06 10.0 
6 2016-01-07 11.0 
7 2016-01-08 12.0 
8 2016-01-09 12.0 
9 2016-01-10 12.0 
10 2016-01-11 12.0 
11 2016-01-12 12.0 

Answer 1

• groupbyとmean

---

csum = df.num.notnull()[::-1].cumsum() 
filler = df.num.fillna(0).groupby(csum).transform('mean') 
df.assign(filler=filler) 

     date num filler 
0 2016-01-01 10.0 10.0 
1 2016-01-02 12.0 12.0 
2 2016-01-03 NaN 13.0 
3 2016-01-04 NaN 13.0 
4 2016-01-05 39.0 13.0 
5 2016-01-06 10.0 10.0 
6 2016-01-07 11.0 11.0 
7 2016-01-08 NaN 12.0 
8 2016-01-09 NaN 12.0 
9 2016-01-10 NaN 12.0 
10 2016-01-11 NaN 12.0 
11 2016-01-12 60.0 12.0 

と transformに cumsumその使用

notnullの逆を取ります

それは

• df.num.notnull().cumsum()をどのように動作するかは、連続したヌルのグループを検索するための標準的な手法です。しかし、私はグループが次の数値で終わってほしいと思っていました。だからシリーズを逆転してcumsum 'd。
• 平均にヌル数を含めたいと考えています。それを行う最も簡単な方法は、私が作ったグループに対して、ゼロで満たし、正常な平均を取ることです。
• transform既存のインデックスにブロードキャストする
• assign新しい列。シリーズを逆転させたにもかかわらず、指数は魔法のように再編成されます。 locを使用できましたが、それは既存のdfを上書きします。彼らが望むなら、私はOPが上書きすることを決定します。