如何使用以前的值和 post 值填充缺失值
how to fill in the missing values using the previous and post values
如果我的数据是：
a=pd.DataFrame({'Array1':[None,1,2,None,3,None,4,5,6,None]})
我要补缺值，这样数据是：
1,1,2,2.5,3,3.5,4,5,6,6
可以看到第一个缺失值被填为1，因为第二个值是1，是最接近的值。最后一个值丢失了。我填6是因为最接近的是6。然后，我用(2+3)/2=2.5来填第四个缺失值，即前一个和post个值的平均值
不知道Python有没有这个功能？如果是这样，谁能给我一些建议？
检查interpolate
a.interpolate(method ='linear',limit_direction ='both')
Out[502]:
Array1
0 1.0
1 1.0
2 2.0
3 2.5
4 3.0
5 3.5
6 4.0
7 5.0
8 6.0
9 6.0
如果我的数据是：
a=pd.DataFrame({'Array1':[None,1,2,None,3,None,4,5,6,None]})
我要补缺值，这样数据是：
1,1,2,2.5,3,3.5,4,5,6,6
可以看到第一个缺失值被填为1，因为第二个值是1，是最接近的值。最后一个值丢失了。我填6是因为最接近的是6。然后，我用(2+3)/2=2.5来填第四个缺失值，即前一个和post个值的平均值
不知道Python有没有这个功能？如果是这样，谁能给我一些建议？
检查interpolate
a.interpolate(method ='linear',limit_direction ='both')
Out[502]:
Array1
0 1.0
1 1.0
2 2.0
3 2.5
4 3.0
5 3.5
6 4.0
7 5.0
8 6.0
9 6.0