为什么 pandas.interpolate() 插入被 NaN 包围的单个值？

Question

我对 pandas interpolate() 有疑问。我只想在不超过 2 个成功 "np.nans" 时进行插值。 但是当有超过 2 个 np.nans!?

时，插值函数也会尝试对单个值进行插值

s = pd.Series(data = [np.nan,10,np.nan,np.nan,np.nan,5,np.nan,6,np.nan,np.nan,30])
a = s.interpolate(limit=2,limit_area='inside')
print(a)

我得到的输出是：

0       NaN
1     10.00
2      8.75
3      7.50
4       NaN
5      5.00
6      5.50
7      6.00
8     14.00
9     22.00
10    30.00
dtype: float64

我不想要第 2 行和第 3 行的结果。 我想要的是：

0       NaN
1     10.00
2       NaN
3       NaN
4       NaN
5      5.00
6      5.50
7      6.00
8     14.00
9     22.00
10    30.00
dtype: float64

有人可以帮忙吗？

Answer 1

Groupby.transform with Series.where

s_notna = s.notna()
m = (s.groupby(s_notna.cumsum()).transform('size').le(3) | s_notna)    
s = s.interpolate(limit_are='inside').where(m)
print(s)

输出

0      NaN
1     10.0
2      NaN
3      NaN
4      NaN
5      5.0
6      5.5
7      6.0
8     14.0
9     22.0
10    30.0
dtype: float64