title: Extrapolate values in Pandas DataFrame
body: <p>It's very easy to interpolate NaN cells in a Pandas DataFrame:</p>
  
  <pre><code>In [98]: df
  Out[98]:
              neg       neu       pos       avg
  250    0.508475  0.527027  0.641292  0.558931
  500         NaN       NaN       NaN       NaN
  1000   0.650000  0.571429  0.653983  0.625137
  2000        NaN       NaN       NaN       NaN
  3000   0.619718  0.663158  0.665468  0.649448
  4000        NaN       NaN       NaN       NaN
  6000        NaN       NaN       NaN       NaN
  8000        NaN       NaN       NaN       NaN
  10000       NaN       NaN       NaN       NaN
  20000       NaN       NaN       NaN       NaN
  30000       NaN       NaN       NaN       NaN
  50000       NaN       NaN       NaN       NaN
  
  [12 rows x 4 columns]
  
  In [99]: df.interpolate(method='nearest', axis=0)
  Out[99]:
              neg       neu       pos       avg
  250    0.508475  0.527027  0.641292  0.558931
  500    0.508475  0.527027  0.641292  0.558931
  1000   0.650000  0.571429  0.653983  0.625137
  2000   0.650000  0.571429  0.653983  0.625137
  3000   0.619718  0.663158  0.665468  0.649448
  4000        NaN       NaN       NaN       NaN
  6000        NaN       NaN       NaN       NaN
  8000        NaN       NaN       NaN       NaN
  10000       NaN       NaN       NaN       NaN
  20000       NaN       NaN       NaN       NaN
  30000       NaN       NaN       NaN       NaN
  50000       NaN       NaN       NaN       NaN
  
  [12 rows x 4 columns]
  </code></pre>
  
  <p>I would also want it to extrapolate the NaN values that are outside of the interpolation scope, using the given method. How could I best do this?</p>