在python中将缺失数据处理为时间序列中最近5个观测值的移动平均值

pip install pandas

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame，其中包含缺失数据
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06'],
        'value': [1, 2, None, 4, None, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 对缺失数据进行处理，使用最近5个观测值的移动平均值进行填充
df['value'] = df['value'].fillna(df['value'].rolling(5, min_periods=1).mean())

print(df)

        date  value
0 2022-01-01   1.00
1 2022-01-02   2.00
2 2022-01-03   1.50
3 2022-01-04   4.00
4 2022-01-05   2.50
5 2022-01-06   6.00