Python 熊猫：如何用上一个非空值和下一个非空值的平均值填写n/a

我的数据框中有一些N/A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

如何在n/a值的列中填入其上一个非空值和下一个非空值的平均值？ 例如，C列中的第二个值应填入（1+3）/2=2

期望输出：

    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

---

谢谢

使用

ffill

和

bfill

替换

NaN

s，然后使用聚合

平均值替换
groupby
：

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

这么好的逻辑+1.