我想使用三次样条曲线填充DataFrame中列的间隙。如果我要导出到列表,那么我可以使用numpy的interp1d
函数并将其应用于缺失值。
有没有办法在pandas中使用这个功能?
答案 0 :(得分:7)
大多数numpy / scipy函数要求参数只是“array_like”,iterp1d
也不例外。幸运的是Series和DataFrame都是“array_like”所以我们不需要留下pandas:
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
df = pd.DataFrame([np.arange(1, 6), [1, 8, 27, np.nan, 125]]).T
In [5]: df
Out[5]:
0 1
0 1 1
1 2 8
2 3 27
3 4 NaN
4 5 125
df2 = df.dropna() # interpolate on the non nan
f = interp1d(df2[0], df2[1], kind='cubic')
#f(4) == array(63.9999999999992)
df[1] = df[0].apply(f)
In [10]: df
Out[10]:
0 1
0 1 1
1 2 8
2 3 27
3 4 64
4 5 125
注意:我无法想到一个顶端的例子,将DataFrame传递给第二个参数(y
)......但这也应该有用。