Python 熊猫：用平均值填补系列中的空白

给定df

df=pd.DataFrame（{'distance'：[0,1,2，np.nan，3,4,5，np.nan，np.nan，6]}）

我想用中间的平均值来代替南

预期产出：

   distance
0       0.0
1       1.0
2       2.0
3       2.5
4       3.0
5       4.0
6       5.0
7       5.5
8       5.5
9       6.0

   distance
0       0.0
1       1.0
2       2.0
3       2.5
4       3.0
5       4.0
6       5.0
7       5.5
8       5.5
9       6.0

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我已经看到了，但它是针对一个分组的，这不是我的情况，我找不到其他任何东西。

使用线性插值如何

print(df.distance.interpolate())

0    0.000000
1    1.000000
2    2.000000
3    2.500000
4    3.000000
5    4.000000
6    5.000000
7    5.333333
8    5.666667
9    6.000000
Name: distance, dtype: float64

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使用线性插值怎么样

print(df.distance.interpolate())

0    0.000000
1    1.000000
2    2.000000
3    2.500000
4    3.000000
5    4.000000
6    5.000000
7    5.333333
8    5.666667
9    6.000000
Name: distance, dtype: float64

如果不需要，可以使用和手动计算周围值的平均值

输出：

如果不需要，可以使用和手动计算周围值的平均值

输出：

   distance
0       0.0
1       1.0
2       2.0
3       2.5
4       3.0
5       4.0
6       5.0
7       5.5
8       5.5
9       6.0