所以我有一個數(shù)據(jù)幀df = pandas.DataFrame([[numpy.nan,5],[numpy.nan,5],[2015,5],[2020,5],[numpy.nan,10],[numpy.nan,10],[numpy.nan,10],[2090,10],[2100,10]],columns=["value","interval"])    value  interval0     NaN         51     NaN         52  2015.0         53  2020.0         54     NaN        105     NaN        106     NaN        107  2090.0        108  2100.0        10我需要根據(jù)NaN值的間隔和該索引后面的第一個非nan向后填充NaN值，因此預(yù)期的輸出是    value  interval0  2005.0         5  # corrected 2010 - 5(interval)1  2010.0         5  # corrected 2015 - 5(interval)2  2015.0         5  # no change ( use this to correct 2 previous rows)3  2020.0         5  # no change4  2060.0        10  # corrected 2070 - 105  2070.0        10  # corrected 2080 - 10 6  2080.0        10  # corrected 2090 - 10 7  2090.0        10  # no change (use this to correct 3 previous rows)8  2100.0        10  # no change我不知道如何使用pandas / numpy矢量化操作來完成此任務(wù)...我可以用一個非常簡單的循環(huán)來做到這一點(diǎn)last_good_value = Nonefixed_values = []for val,interval in reversed(df.values):    if val == numpy.nan and last_good_value is not None:       fixed_values.append(last_good_value - interval)       last_good_value = fixed_values[-1]    else:       fixed_values.append(val)        if val != numpy.nan:           last_good_value = valprint (reversed(fixed_values))嚴(yán)格來說，這是有效的...但我想了解一個可以解析值并避免循環(huán)的pandas解決方案（這在現(xiàn)實(shí)中是一個相當(dāng)大的列表）