Python 当且仅当最后一个和下一个非缺失值为1时，如何用1填充熊猫系列中缺失的值

我有一个熊猫系列，只有

0

、

1

和

np.nan

值：

pd.Series([0, np.nan, np.nan, 0, np.nan, np.nan, np.nan, 1, np.nan, 1, np.nan, 
np.nan, np.nan, 1, np.nan, 0, np.nan, np.nan, 1, np.nan, np.nan, np.nan, 1])

我想填充缺失的值，但我的逻辑是将

np.nan

值替换为1，当且仅当上一个和下一个非缺失值也为1时，否则为0。因此，预期产出为：

pd.Series([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1])

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我该怎么做呢？

按照您的插补处方，如果需要插补，第一个和最后一个元素总是

0

。您可以通过范围（1，len（vals）-1）内i的所有索引对

vals=ds.值运行检查
。完成后，重新分配到序列并为第一个和最后一个值插补
ds.fillna（0）
。
没有内置方法可以做到这一点，您必须为此编写自己的代码

import pandas as pd
import numpy as np

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

vals = s.values.tolist()
look_left = [-1] * len(vals)
look_right = [-1] * len(vals)

for i in range(2):
    check = vals if i == 0 else vals[::-1]
    arr = look_left if i == 0 else look_right
    prev_seen = None
    for i, elem in enumerate(check):
        if elem in [0, 1]:
            arr[i] = elem
            prev_seen = elem
        else:
            arr[i] = prev_seen

look_right = look_right[::-1]

for i in range(len(vals)):

    if np.isnan(vals[i]):
        vals[i] = 1 if look_right[i] == 1 and look_left[i] == 1 else  0

s = pd.Series(vals)
print(s)

用
fillna
向前填充一个值

df.fillna(method='ffill')

请注意，这会导致在第三个
1
之后输入
1
（原始数据），而它应该是
0
。我按原样使用了您的数据并检查了结果。你的意思是你想要的数据不同吗？它是不同的。检查第15个元素（在索引14处）。您的第15个元素是NaN，因为第14个元素是1，所以第15个元素是1，带有
method='ffill'
。根据我的预期输出，它应该是0。因此，
ffill
不是这里的答案。