熊猫：我如何填写N/A与以前没有空值和未来没有空值

Question

的平均值，我有一些N /在我的数据框的值

df = pd.DataFrame({'A':[1,1,1,3], 
       'B':[1,1,1,3], 
       'C':[1,np.nan,3,5], 
       'D':[2,np.nan, np.nan, 6]}) 
print(df) 

    A B C D 
0 1 1 1.0 2.0 
1 1 1 NaN NaN 
2 1 1 3.0 NaN 
3 3 3 5.0 6.0 

我如何填写在n/a值中，其前一个非空值的平均值和其列中的下一个非空值？

A B C D 
0 1 1 1.0 2.0 
1 1 1 2.0 4.0 
2 1 1 3.0 4.0 
3 3 3 5.0 6.0 

感谢： 例如，在列C中的第二个值应当以（1 + 3）/ 2 = 2

所需的输出填充！

Answer 1

使用ffill和bfill用于通过前进和后退充填，然后concat和groupby通过索引与骨料mean替换NaN S：

df1 = pd.concat([df.ffill(), df.bfill()]).groupby(level=0).mean() 
print (df1) 
    A B C D 
0 1 1 1.0 2.0 
1 1 1 2.0 4.0 
2 1 1 3.0 4.0 
3 3 3 5.0 6.0 

详情：

print (df.ffill()) 
    A B C D 
0 1 1 1.0 2.0 
1 1 1 1.0 2.0 
2 1 1 3.0 2.0 
3 3 3 5.0 6.0 

print (df.bfill()) 
    A B C D 
0 1 1 1.0 2.0 
1 1 1 3.0 6.0 
2 1 1 3.0 6.0 
3 3 3 5.0 6.0