Python Pandas使用新的x轴进行插值

Question

我想对以下结构的Pandas系列进行插值

X
22.88      3.047
45.75      3.215
68.63      3.328
91.50      3.423
114.38     3.516
137.25     3.578
163.40     3.676
196.08     3.756
228.76     3.861
261.44     3.942
294.12     4.012
326.80     4.084
359.48     4.147
392.16     4.197
Name: Y, dtype: float64

我想插入数据，以便我有一个涵盖X=[23:392:1]的新系列。我查了document但没找到我可以输入新x轴的位置。我错过了什么？如何使用新的x轴进行插值？

Answer 1

您可以直接致电numpy.interp()：

import numpy as np
import pandas as pd
import io
data = """x y
22.88      3.047
45.75      3.215
68.63      3.328
91.50      3.423
114.38     3.516
137.25     3.578
163.40     3.676
196.08     3.756
228.76     3.861
261.44     3.942
294.12     4.012
326.80     4.084
359.48     4.147
392.16     4.197"""

s = pd.read_csv(io.BytesIO(data), delim_whitespace=True, index_col=0, squeeze=True)

new_idx = np.arange(23,393)
new_val = np.interp(new_idx, s.index.values.astype(float), s.values)
s2 = pd.Series(new_val, new_idx)

Answer 2

可以使用pandas的{​​{1}}和reindex完成此操作：

interpolate

这个想法是创建你想要的索引（In [27]: s Out[27]: 1 0 22.88 3.047 45.75 3.215 68.63 3.328 91.50 3.423 114.38 3.516 137.25 3.578 163.40 3.676 196.08 3.756 228.76 3.861 261.44 3.942 294.12 4.012 326.80 4.084 359.48 4.147 392.16 4.197 [14 rows x 1 columns] In [28]: idx = pd.Index(np.arange(23, 392)) In [29]: s.reindex(s.index + idx).interpolate(method='values') Out[29]: 1 22.88 3.047000 23.00 3.047882 24.00 3.055227 25.00 3.062573 26.00 3.069919 27.00 3.077265 28.00 3.084611 29.00 3.091957 30.00 3.099303 31.00 3.106648 32.00 3.113994 33.00 3.121340 34.00 3.128686 35.00 3.136032 36.00 3.143378 37.00 3.150724 38.00 3.158070 39.00 3.165415 40.00 3.172761 41.00 3.180107 42.00 3.187453 43.00 3.194799 44.00 3.202145 45.00 3.209491 45.75 3.215000 46.00 3.216235 47.00 3.221174 48.00 3.226112 ），它自动排序，重新索引一个（在新点处产生一堆s.index + idx s，并填充插值NaN s，使用NaN方法，在索引点进行插值。