Question

我在Pandas中随着时间的推移插入问题所以我把它带回了一个非常基本的例子，我仍然看到同样的问题。

c是数据帧，a是索引（datetime64数组），b是数据（浮点数组）

In [104]: c
Out[104]: 
                 b
a                     
2009-04-01  386.928680
2009-06-01  386.502686

In [105]: a
Out[105]: 
0   2009-04-01
1   2009-06-01
dtype: datetime64[ns]

In [106]: b
Out[106]: 
0    386.928680
1    386.502686
dtype: float64

upsampled = c.resample('M')
interpolated = upsampled.interpolate(method='linear')

In [107]: interpolated
Out[107]: 
         b
a             
2009-04-30 NaN
2009-05-31 NaN
2009-06-30 NaN

我已经尝试更改插值方法并设置限制关键字但似乎没有任何帮助，我只是得到所有NaN。

Answer 1

您需要将重新采样更改为＆＃39; MS＆＃39;月开始得到原始值。

c.resample('MS').asfreq().interpolate(method='linear')

输出：

                     b
a                     
2009-04-01  386.928680
2009-05-01  386.715683
2009-06-01  386.502686

熊猫时间插值 - NaNs

1 个答案: