다음 데이터 프레임 df가 있습니다. 시간 col_A 0 1520582580.000 79.000 1 1520582880.000 22.500 2 1520583180.000 29.361 3 1520583480.000 116.095 4 1520583780.000 19.972 5 1520584080.000 36.857 6 1520584380.000 15.167 7 1520584680.000 난 8 1520584980.000 나노 9 1520585280.000 난 10 1520585580.000 34.500 11 1520585880.000 17.583 12 1520586180.000 난 13 1520586480.000 48.833 14 1520586780.000 18.806 15 1520587080.000 18.583 col_A에 누락 된 데이터가 있습니다. 누락 된 각 레코드에 대해 이전 값을 사용하는 col_B를 만들고 싶습니다. 즉 6 1520584380.000 15.167 7 1520584680.000 15.167 8 1520584980.000 15.167 9 1520585280.000 15.167 10 1520585580.000 34.500 11 1520585880.000 17.583 12 1520586180.000 17.583 13 1520586480.000 48.833 그리고 가장 가까운 전과 후 비결 측점을 사용하여 보간하는 col_C. 즉 6 1520584380.000 15.167 7 1520584680.000 20.001 8 1520584980.000 24.834 9 1520585280.000 29.667 10 1520585580.000 34.500 11 1520585880.000 17.583 12 1520586180.000 33.208 13 1520586480.000 48.833 레코드별로 계산 기록을 수행하는 데이터 프레임에 대한 루프 외에,이를 우아하게 달성하는 데 사용할 수있는 내장 함수가 있습니까? 감사!
2021-03-06 08:14:33
보간으로 채우기가 필요하다고 생각합니다. df [ 'colB'] = df [ 'col_A']. ffill () df [ 'colc'] = df [ 'col_A']. interpolate () 인쇄 (df) 시간 col_A colB colc 0 1.520583e + 09 79.000 79.000 79.00000 1 1.520583e + 09 22.500 22.500 22.50000 2 1.520583e + 09 29.361 29.361 29.36100 3 1.520583e + 09 116.095 116.095 116.09500 4 1.520584e + 09 19.972 19.972 19.97200 5 1.520584e + 09 36.857 36.857 36.85700 6 1.520584e + 09 15.167 15.167 15.16700 7 1.520585e + 09 NaN 15.167 20.00025 8 1.520585e + 09 NaN 15.167 24.83350 9 1.520585e + 09 NaN 15.167 29.66675 10 1.520586e + 09 34.500 34.500 34.50000 11 1.520586e + 09 17.583 17.583 17.58300 12 1.520586e + 09 NaN 17.583 33.20800 13 1.520586e + 09 48.833 48.833 48.83300 14 1.520587e + 09 18.806 18.806 18.80600 15 1.520587e + 09 18.583 18.583 18.58300 보간에 방법 시간을 사용하려는 경우 : df [ 'time'] = pd.to_datetime (df [ 'time'], 단위 = 's') df = df.set_index ( '시간') df [ 'colB'] = df [ 'col_A']. ffill () df [ 'colc'] = df [ 'col_A']. interpolate ( 'time') 인쇄 (df) col_A colB colc 시각 2018-03-09 08:03:00 79.000 79.000 79.00000 2018-03-09 08:08:00 22.500 22.500 22.50000 2018-03-09 08:13:00 29.361 29.361 29.36100 2018-03-09 08:18:00 116.095 116.095 116.09500 2018-03-09 08:23:00 19.972 19.972 19.97200 2018-03-09 08:28:00 36.857 36.857 36.85700 2018-03-09 08:33:00 15.167 15.167 15.16700 2018-03-09 08:38:00 NaN 15.167 20.00025 2018-03-09 08:43:00 NaN 15.167 24.83350 2018-03-09 08:48:00 NaN 15.167 29.66675 2018-03-09 08:53:00 34.500 34.500 34.50000 2018-03-09 08:58:00 17.583 17.583 17.58300 2018-03-09 09:03:00 NaN 17.583 33.20800 2018-03-09 09:08:00 48.833 48.833 48.83300 2018-03-09 09:13:00 18.806 18.806 18.80600 2018-03-09 09:18:00 18.583 18.583 18.58300 | 너의 답 StackExchange.ifUsing ( "editor", function () { StackExchange.using ( "externalEditor", function () { StackExchange.using ( "snippets", function () { StackExchange.snippets.init (); }); }); }, "코드 스 니펫"); StackExchange.ready (function () { var channelOptions = { 태그 : "".split ( ""), id : "1" }; initTagRenderer ( "". split ( ""), "".split ( ""), channelOptions); StackExchange.using ( "externalEditor", function () { // 스 니펫이 활성화 된 경우 스 니펫 후에 편집기를 실행해야합니다. if (StackExchange.settings.snippets.snippetsEnabled) { StackExchange.using ( "snippets", function () { createEditor (); }); } else { createEditor (); } }); function createEditor () { StackExchange.prepareEditor ({ useStacksEditor : false, heartbeatType : '답변', autoActivateHeartbeat : false, convertImagesToLinks : true, noModals : true, showLowRepImageUploadWarning : true, scoreToPostImages : 10, bindNavPrevention : true, 접미사 : "", imageUploader : { brandingHtml : "Powered by \ u003ca href = \"https : //imgur.com/ \ "\ u003e \ u003csvg class = \"svg-icon \ "width = \"50 \ "height = \"18 \ "viewBox = \ "0 0 50 18 \"fill = \ "none \"xmlns = \ "http : //www.w3.org/2000/svg \"\ u003e \ u003cpath d = \ "M46.1709 9.17788C46.1709 8.26454 46.2665 7.94324 47.1084 7.58816C47.4091 7.46349 47.7169 7.36433 48.0099 7.26993C48.9099 6.97997 49.672 6.73443 49.672 5.93063C49.672 5.22043 48.9832 4.61182 48.1414 4.6931182C47.4335 4.61182 46.7256 4.52513.6307884.65959531 43.5251. 43.1481 6.59048V11.9512C43.1481 13.2535 43.6264 13.8962 44.6595 13.8962C45.6924 13.8962 46.1709 13.2535 46.1709 11.9512V9.17788Z \ "/ \ u003e \ u003cpath d = \"M32.492 10.1419C32.492 12.697954 34.104182 14.0484 37.0451 14.0484 41.5985 12.6954 41.5985 10.1419V6.59049C41.5985 5.28821 41.1394 4.66232 40.1061 4.66232C39.0732 4.66232 38.5948 5.28821 38.5948 6.59049V9.60062C38.5948 10.8521 38.2696 11.5455 37.0451 11.5455C35.8209 11.5455 35.4954 10.8 521 35.4954 9.60062V6.59049C35.4954 5.28821 35.0173 4.66232 34.0034 4.66232C32.9703 4.66232 32.492 5.28821 32.492 6.59049V10.1419Z \ "/ \ u003e \ u003cpath fill-rule = \"evenodd \ "clip-rule = \"evenodd \ "d = \ "M25.6622 17.6335C27.8049 17.6335 29.3739 16.9402 30.2537 15.6379C30.8468 14.7755 30.9615 13.5579 30.9615 11.9512V6.59049C30.9615 5.28821 30.4833 4.66231 29.4502 4.66231C28.9913 4.66231 4.66231C28.9913 4.66231 285.733.4555 4.9456087 28.1109 5.50756087 .1369 4.56087 21.0134 6.57349 21.0134 9.27932C21.0134 11.9852 23.003 13.913 25.3754 13.913C26.5612 13.913 27.4607 13.4902 28.1109 12.6616C28.1109 12.7229 28.1161 12.7799 28.121 12.8346C28.1256 12.8854 28.1301 12.9839342 15.1301 25. 15.2321 24.1352 14.9821 23.5661 14.7787C23.176 14.6393 22.8472 14.5218 22.5437 14.5218C21.7977 14.5218 21.2429 15.0123 21.2429 15.6887C21.2429 16.7375 22.9072 17.6335 25.6622 17.628335ZM24.1317 9.27932C24.1317 7.94324 7.0932C24.1317 7.94324 27.2119 7.09766 28.0918 7.94324 28.0918 9.27932C28.091810. 5.82936 18.4879 4.62866 16.4027 4.62866C15.1594 4.62866 14.279 4.98375 13.3609 5.88013C12.653 5.05154 11.6581 4.62866 10.3573 4.62866C9. 13.2535 5.47873 13.8962 6.51203 13.8962C7.54479 13.8962 7.58817 8.444535 6.23279 11.9512V8.90741 5104 6.91179 10.893 7.58817 10.893 8.94108V11.9512C10.893 13.95 .90741C13.9157 7.58817 14.3365 6.91179 15.4269 6.91179C16.4027 6.91179 16.8045 7.58817 16.8045 8.94108V11.9512Z \ "/ 90 \ u003e \ u003cpath d = \"M3.31675 5.28821 2.83866 4 .66232 1.82471 4.66232C0.791758 4.66232 0.313354 5.28821 0.313354 6.59049V11.9512C0.313354 13.2535 0.791758 13.8962 1.82471 13.8962C2.85798 13.8962 3.31675 13.2535 3.31675 11.9512V6.59049Z \ "/ \ u003878p.22 843612 0.400291 0 1.1159 0 1.98861676 3.57676C2.90056 3.57676 3.7234 2.87869 3.7234 1.98861C3.7234 1.1159 2.90056 0.400291 1.87209 0.400291Z 채우기 = / s # 1BB00 \ u003e / / / a \ u003e ", contentPolicyHtml : "\ u003ca href ="https : //stackoverflow.com/help/licensing "\ u003ecc by-sa \ u003c / a \ u003e \ u003ca href ="/ legal / content-policy \ "\ u003e (콘텐츠 정책) \ u003c / a \ u003e ", allowUrls : true }, onDemand : true, 폐기 선택기 : ".discard-answer" , immediatelyShowMarkdownHelp : true, enableTables : true, enableSnippets : true }); } }); Stack Overflow에 대한 답변에 기여해 주셔서 감사합니다! 질문에 반드시 답해주십시오. 세부 사항을 제공하고 연구를 공유하십시오! 하지만 피하세요 ... 도움, 설명을 요청하거나 다른 답변에 응답합니다. 의견에 근거한 진술 작성 참고 자료 또는 개인적인 경험으로 백업하십시오. 자세한 내용은 훌륭한 답변 작성에 대한 팁을 참조하십시오. 초안 저장 초안이 삭제되었습니다. 가입 또는 로그인 StackExchange.ready (함수 () { StackExchange.helpers.onClickDraftSave ( '# 로그인 링크'); }); Google을 사용하여 가입 Facebook을 사용하여 가입 이메일 및 비밀번호를 사용하여 가입 제출 게스트로 게시 이름 이메일 필수이지만 표시되지 않음 StackExchange.ready ( 함수 () { StackExchange.openid.initPostLogin ( '. New-post-login', 'https % 3a % 2f % 2fstackoverflow.com % 2fquestions % 2f49332802 % 2fpandas-fill-nan-using-previous-value-and-interpolating % 23new-answer' , 'question_page'); } ); 게스트로 게시 이름 이메일 필수이지만 표시되지 않음 답변 게시 포기 "답변 게시"를 클릭하면 서비스 약관, 개인 정보 보호 정책 및 쿠키 정책에 동의하게됩니다. 찾고있는 답변이 아닙니까? python-3.x pandas dataframe 태그가 지정된 다른 질문을 찾아 보거나 직접 질문하십시오.