我有两组数据（数据帧），每组有两列相互关联（让我们称之为x和y），如下所示：
设置1：
x | y
0.1 | 1
0.2 | 2
0.3 | 3
0.4 | 2
0.5 | 3
0.6 | 4
0.7 | 5
设置2：
x | y
0.12 | 0
0.21 | 2
0.31 | 5
0.44 | 4
0.52 | 3
0.61 | 1
0.76 | 1
我想对两个集合的y值求和（在相等的x点处），但是x略微未对齐。为了解决这个问题，我认为最好将这两个集合从x = 0.12到0.7以0.001步进行插值，基本上是：
mini = max(set1.x.min(), set2.x.min())
maxi = max(set1.x.max(), set2.x.max())
x_interpolation_points = np.arange(maxi, mini, 0.001)
# Next step: interpolate both sets
# last step: sumY = set1.y + set2.y
如何实现这一目标？如果是时间表我会使用resample（）。interpolate（），但这不是一个时间表...
答案 0 :(得分：1)
最后我用numpy解决了它：numpy.interp（）