해결책
이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. -
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데이터 프레임 정의
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method ='linear', limit_direction ='forward' 내부에 df.interpolate 함수를 적용하고 NaN limit =2 채우기
df.interpolate(method ='linear', limit_direction ='forward', limit = 2
예시
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Id":[1, 2, 3, None, 5],
"Age":[12, 12, 14, 13, None],
"Mark":[80, 90, None, 95, 85],
})
print("Dataframe is:\n",df)
print("Interpolate missing values:")
print(df.interpolate(method ='linear', limit_direction ='forward', limit = 2)) 출력
Dataframe is: Id Age Mark 0 1.0 12.0 80.0 1 2.0 12.0 90.0 2 3.0 14.0 NaN 3 NaN 13.0 95.0 4 5.0 NaN 85.0 Interpolate missing values: Id Age Mark 0 1.0 12.0 80.0 1 2.0 12.0 90.0 2 3.0 14.0 92.5 3 4.0 13.0 95.0 4 5.0 13.0 85.0