插入pandas数据帧中的NaN不起作用

Question

我有这个人。数据帧：

                vals 
2017-07-08  0.169524 
2017-07-09  0.167619 
2017-07-10  0.165714 
2017-07-11  0.163810 
2017-07-12  0.161905 

基于Extend pandas datetime index to present date，我将索引扩展到现在，然后我想通过插值填充值。我这样做：

df.interpolate(how='bicubic', inplace=True)

得到这个：

               vals
2017-07-11  0.163810
2017-07-12  0.161905
2017-07-13  0.161905
2017-07-14  0.161905
2017-07-15  0.161905

但是，我希望2017-07-13到2017-07-15的最后3个值不能与2017-07-12的值相同，而是基于过去几个值发生的任何趋势。我该如何解决这个问题？

Answer 1

你要做的实际上是外推，而不是插值，不幸的是pnd.DataFrame没有方法。

您需要定义一个外推模型，例如通过拟合已知数据的多项式曲线并将其外推到剩余的索引。关于如何使用时间序列索引over here进行此操作有很好的解释。