Usando o mesmo critério de interpolação dos valores apresentado em aula, segue um código para ajudar a encontrar e substituir valores NaN encontrados ao longo do código, realizando assim uma alteração em massa desses valores.
# Kaliningrad[2] = 'nan' # Forçando a posição 3 a ser NaN. Remova o primeiro '#' caso deseje rodar esta linha.
nanLocations = np.where(np.isnan(Kaliningrad))[0]
# Verifica se há um ou mais NaNs
if len(nanLocations) > 0:
# Cria um laço nas posições encontradas, substituindo o valor NaN pela média dos valores anterior e posterior.
for nanLocation in nanLocations:
Kaliningrad[nanLocation] = (Kaliningrad[nanLocation - 1] + Kaliningrad[nanLocation + 1]) / 2
# Mostra os valores atualizados
Kaliningrad
