Pandas Series interpolate

Series.interpolate(self, method='linear', axis=0, limit=None, inplace=False, limit_direction='forward', limit_area=None, downcast=None, **kwargs)

参数	描述
method	str, default ‘linear’
axis	{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’, None}, default None
limit	int, optional
inplace	bool, default False
limit_direction	{‘forward’, ‘backward’, ‘both’}, default ‘forward’
limit_area	{None, ‘inside’, ‘outside’}, default None
downcast	optional, ‘infer’ or None, defaults to None
Returns	Series or DataFrame

import pandas as pd
import numpy as npdf = pd.DataFrame({'age':[15,16,14,13,17,16],'gender':["man","woman","man","man","woman","man"]
})df.groupby('gender').apply(lambda x: x.sort_values('age')).reset_index(drop=True)def rank(x):x['rank'] = x['age'].rank(method = 'first',ascending=False)x = x.sort_values('age')x = x.set_index('age',drop=False)x = x.reindex([13,14,15,16,17])x['age'] = x['age'].interpolate(method='linear',limit_direction='both')return xdf.groupby('gender').apply(rank)
df.loc["man"]se = pd.Series([5,np.NaN,np.NaN,2,3,4])
se.interpolate(limit_direction='both',method = 'linear')

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