Valeurs manquantes de Pandas: remplir avec la valeur non NaN la plus proche

Question

Supposons que j'ai une série de pandas avec plusieurs NaN consécutifs. Je sais fillna a plusieurs méthodes pour remplir les valeurs manquantes (backfill et fill forward), mais je veux les remplir avec la valeur non NaN le plus proche. Voici un exemple de ce que j'ai:

`s = pd.Series([0, 1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 3])` 

Et un exemple de ce que je veux: s = pd.Series([0, 1, 1, 1, 3, 3, 3])

Est-ce que quelqu'un sait que je pourrais le faire?

Merci!

Answer 1

Vous pouvez utiliser Series.interpolate avec method='nearest':

In [11]: s = pd.Series([0, 1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 3]) 

In [12]: s.interpolate(method='nearest') 
Out[12]: 
0 0.0 
1 1.0 
2 1.0 
3 1.0 
4 3.0 
5 3.0 
6 3.0 
dtype: float64 

In [13]: s = pd.Series([0, 1, np.nan, np.nan, 2, np.nan, np.nan, 3]) 

In [14]: s.interpolate(method='nearest') 
Out[14]: 
0 0.0 
1 1.0 
2 1.0 
3 2.0 
4 2.0 
5 2.0 
6 3.0 
7 3.0 
dtype: float64