仅当单个 NaN 时才进行插值

pandas 有没有办法只插入单个缺失的数据点？也就是说，如果有 2 个以上连续的 NaN，我想不理会它们。

所以，举个例子：

s = pd.Series([1, None, 2, 3, None, None, 4.5])
d.interpolate(limit=1)

给我：

[ 1.0, 1.5, 2.0, 3.0, 3.5, NaN, 4.5 ]

但我想得到

[ 1.0, 1.5, 2.0, 3.0, NaN, NaN, 4.5 ]

如果有帮助的话，我有一个索引列表，其中只有单个缺失值。

我的观点是，这将是一个很好的能力，可以包含在interpolate.
也就是说，这归结为掩盖多个地方np.nan存在。我会用一些东西来结束它numpy方便的函数中的逻辑。

def cnan(s):
    v = s.values
    k = v.size
    n = np.append(np.isnan(v), False)
    m = np.empty(k, np.bool8)
    m.fill(True)
    i = np.where(n[:-1] & n[1:])[0] + np.arange(2)
    m[i[i < k]] = False
    return m

s.interpolate().where(cnan(s))

0    1.0
1    1.5
2    2.0
3    3.0
4    NaN
5    NaN
6    4.5
dtype: float64

对于那些对使用高级通用解决方案感兴趣的人numpy技巧

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided as strided

def mask_knans(a, x):
    a = np.asarray(a)
    k = a.size
    n = np.append(np.isnan(a), [False] * (x - 1))
    m = np.empty(k, np.bool8)
    m.fill(True)

    s = n.strides[0]
    i = np.where(strided(n, (k + 1 - x, x), (s, s)).all(1))[0][:, None]
    i = i + np.arange(x)
    i = pd.unique(i[i < k])

    m[i] = False

    return m

demo

a = np.array([1, np.nan, np.nan, np.nan, 3, np.nan, 4, 5, np.nan, np.nan, 6, 7])

print(mask_knans(a, 3))

[ True False False False  True  True  True  True  True  True  True  True]