我有收到的訂單數據框，例如： Date Units01-01-2020 202-01-2020 1203-01-2020 NaN04-01-2020 NaN05-01-2020 506-01-2020 907-01-2020 NaN08-01-2020 1有時，客戶會訂購更多數量，這樣他們就不必在接下來的 1 或 2 天內重新訂購。我試圖找出客戶在任何一天使用的平均數量。例如，如果客戶訂購了 12 個，然后 2 天沒有訂購，則所有三天的單位都應更改為 4。輸出將為： Date Units01-01-2020 202-01-2020 403-01-2020 404-01-2020 405-01-2020 506-01-2020 4.507-01-2020 4.508-01-2020 1我可以結合使用填充和添加輔助列來計算連續的 NaN 值，但我覺得必須有一種更優雅的方法。
1 回答
慕運維8079593
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我們可以嘗試使用isnullcreate cumsumkeygroupby然后執行transform
df['Units'] = df['Units'].fillna(0).groupby(df['Units'].notnull().cumsum()).transform('mean')
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