df.interpolate(method='linear', inplace=True)改成对于连续的nan不修改值

如果你想跳过连续的NaN而不进行插值，你可以使用 `limit` 和 `limit_direction` 参数。例如，以下代码将跳过两个或更多连续的 NaN 值：

df.interpolate(method='linear', inplace=True, limit=2, limit_direction='forward')

这将通过使用前向填充，最多填充两个连续的 NaN 值来进行插值。你还可以使用 `limit_direction='backward'` 来使用后向填充。如果你不想限制填充数量，可以将 `limit` 参数设置为 `None` 或省略该参数。

相关问题

df.interpolate(method='linear', inplace=True)limit=1时候意味着什么

`df.interpolate(method='linear', inplace=True, limit=1)` 中的 `limit=1` 参数表示最多只填充一个 NaN 值。这意味着如果连续出现两个或多个 NaN 值，Pandas 将只填充第一个 NaN，而保留其余的 NaN。

例如，如果有以下 Series：

0    1.0
1    NaN
2    NaN
3    4.0
4    NaN
5    6.0
6    NaN
7    NaN
8    9.0

使用 `df.interpolate(method='linear', inplace=True, limit=1)` 将得到：

0    1.000000
1    2.333333
2         NaN
3    4.000000
4    5.000000
5    6.000000
6         NaN
7         NaN
8    9.000000

注意，在第 2 行和第 6 行，Pandas 没有填充 NaN 值，因为在这些位置上有两个或更多的连续 NaN 值。

df.interpolate()参数

df.interpolate()方法的参数包括：

1. method：插值方法，可以是'linear'、'quadratic'、'cubic'等，默认为'linear'。
2. axis：插值方向，可以是0或1，默认为0。
3. limit：最大连续缺失值数量，超过该数量的缺失值不进行插值，默认为None。
4. limit_direction：插值方向，可以是'forward'、'backward'或'both'，默认为'forward'。
5. limit_area：插值区域，可以是'inside'、'outside'或'nearest'，默认为'inside'。
6. downcast：是否降低插值结果的数据类型。默认为True，会根据插值结果的数据类型自动选择最小的数据类型。如果设置为False，则不降低数据类型。
7. inplace：是否在原数据集上进行插值。默认为False，即不在原数据集上进行插值，而是返回插值结果的新数据集。如果设置为True，则在原数据集上进行插值，并返回None。