回答編集履歴
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誤字修正
answer
CHANGED
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@@ -1,8 +1,8 @@
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1
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以下のような操作でいけそうな気がします。
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2
2
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-
- まずは提示方法で補
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+
- まずは提示方法で補間（内挿）する
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4
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-
- 補
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4
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+
- 補間前がnan かつ 補間後の前後の行の値のいずれかがnan である行を特定する
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5
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-
- 上記の行なら補
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5
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+
- 上記の行なら補間後の値を`nan`に戻す。
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6
6
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7
7
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以下、単純例での行の特定例です。
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8
8
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```Python
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@@ -24,7 +24,7 @@
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24
24
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2022-12-31 NaN
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25
25
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"""
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26
26
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-
# まずは補
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27
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+
# まずは補間する
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28
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df2 = df1.interpolate(limit=1, method="time", limit_area='inside', limit_direction="backward")
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29
29
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print(df2)
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30
30
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"""
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@@ -38,7 +38,7 @@
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38
38
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2022-12-31 NaN
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39
39
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"""
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40
40
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41
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-
# 補
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41
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+
# 補間前がnan かつ 補間後の前後の値のいずれかがnan
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42
42
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sr = np.isnan(df1[0]) & ( np.isnan(df2[0].shift(-1)) | np.isnan(df2[0].shift(1)) )
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43
43
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print(sr)
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44
44
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"""
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2
修正
answer
CHANGED
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@@ -1,7 +1,7 @@
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1
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以下のような操作でいけそうな気がします。
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2
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- まずは提示方法で補完（内挿）する
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-
- 補完前がnan かつ 補完後の前後の値のいずれかがnan である行を特定する
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4
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+
- 補完前がnan かつ 補完後の前後の行の値のいずれかがnan である行を特定する
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5
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- 上記の行なら補完後の値を`nan`に戻す。
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6
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以下、単純例での行の特定例です。
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1
コード修正
answer
CHANGED
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@@ -24,6 +24,7 @@
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24
24
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2022-12-31 NaN
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25
25
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"""
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26
26
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27
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+
# まずは補完する
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df2 = df1.interpolate(limit=1, method="time", limit_area='inside', limit_direction="backward")
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28
29
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print(df2)
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29
30
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"""
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@@ -49,6 +50,21 @@
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50
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2021-12-31 False
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50
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2022-12-31 True
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52
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"""
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+
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+
# 上記の条件を満たす行にnanをセット
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+
df3 = df2.copy()
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+
df3[0][sr] = nan
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+
print(df3)
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+
"""
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59
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+
0
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60
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+
2016-12-31 NaN
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61
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+
2017-12-31 NaN
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62
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+
2018-12-31 1.000000
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63
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+
2019-12-31 2.000000
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64
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+
2020-12-31 2.500684
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65
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+
2021-12-31 3.000000
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66
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+
2022-12-31 NaN
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67
|
+
"""
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52
68
|
```
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53
69
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54
70
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上記の考えを元に提示例を変換した結果は以下になります。
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