Question

我在上采样和插值后获得相同的结果。你有什么建议可能有什么不对吗？以下是每年增加频率的重新采样代码：

upsampled = staff.resample('M').sum()

结果是：

upsampled
2016-01-31    17
2016-02-29     0
2016-03-31     0
2016-04-30     0
2016-05-31     0
2016-06-30     0
2016-07-31     0
2016-08-31     0
2016-09-30     0
2016-10-31    32

然后我做插值：

inter_poly = upsampled.astype(float).interpolate(method='spline',order=2)

这是插值的结果：

2016-01-31    17.0
2016-02-29     0.0
2016-03-31     0.0
2016-04-30     0.0
2016-05-31     0.0
2016-06-30     0.0
2016-07-31     0.0
2016-08-31     0.0
2016-09-30     0.0
2016-10-31    32.0

我尝试了几种选择，但没有一种可行。

谢谢！

Answer 1

似乎评论部分回答了这一点，但我偶然发现了这一点，并认为我会添加一个完整的答案来帮助未来的访问者。

为了使DataFrame.interpolate（）起作用，数据列中的0值必须替换为NaN值。以下代码应该可以解决问题：

temp_df = upsampled.replace(0, np.nan)
inter_poly = temp_df.interpolation(method='spline', order=1)

>>> inter_poly

2016-01-31    17.0
2016-02-29    18.7
2016-03-31    20.3
2016-04-30    22.0
2016-05-31    23.7
2016-06-30    25.3
2016-07-31    27.0
2016-08-31    28.7
2016-09-30    30.3
2016-10-31    32.0

这为您提供了插值数据列，删除了NaN。

在熊猫中进行上采样和插值

1 个答案: