Python 大熊猫fillna和滚动平均数

我正在尝试填充所有缺少的值，直到数据帧结束，但无法这样做。在下面的示例中，我取最后三个值的平均值。我的代码只填写到2017-01-10，而我想填写到2017-01-14。对于1/14，我想使用11、12和13中的值。请帮助

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    {"ds":"2017-01-01","y":3},
    {"ds":"2017-01-02","y":4},
    {"ds":"2017-01-03","y":6},
    {"ds":"2017-01-04","y":2},
    {"ds":"2017-01-05","y":7},
    {"ds":"2017-01-06","y":9},
    {"ds":"2017-01-07","y":8},
    {"ds":"2017-01-08","y":2},
    {"ds":"2017-01-09"},
    {"ds":"2017-01-10"},
    {"ds":"2017-01-11"},
    {"ds":"2017-01-12"},
    {"ds":"2017-01-13"},
    {"ds":"2017-01-14"}
    ])

df["y"].fillna(df["y"].rolling(3,min_periods=1).mean(),axis=0,inplace=True)

结果:

           ds    y
0   2017-01-01  3.0
1   2017-01-02  4.0
2   2017-01-03  6.0
3   2017-01-04  2.0
4   2017-01-05  7.0
5   2017-01-06  9.0
6   2017-01-07  8.0
7   2017-01-08  2.0
8   2017-01-09  5.0
9   2017-01-10  2.0
10  2017-01-11  NaN
11  2017-01-12  NaN
12  2017-01-13  NaN
13  2017-01-14  NaN

期望输出：

---

您可以迭代y中的值，如果遇到nan值，请查看3个早期值，并使用将3个早期值的平均值设置为新值：

for index, value in df['y'].items():
    if np.isnan(value):
        df['y'].at[index] = df['y'].iloc[index-3: index].mean()
    

缺少值的结果数据帧：

7   2017-01-08  2.000000
8   2017-01-09  6.333333
9   2017-01-10  5.444444
10  2017-01-11  4.592593
11  2017-01-12  5.456790
12  2017-01-13  5.164609
13  2017-01-14  5.071331

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预期产量是多少？您是否需要

df[“y”]。滚动（3，最小周期=1）。平均值（）.ffill（）

？或

df[“y”].ffill（）。滚动（3，最小周期=1）。平均值（）

？更新为所需结果。