Question

我在DataFrame中有一个时间序列的数据，在样本的开始和结尾都缺少值。

我正在尝试通过使用简单的AR（1）程序将其向前扩展来填充末端的缺失值。

例如

X（t + 1）-X（t）= 0.5 * [X（t）-X（t-1）]

A = [np.nan, np.nan, 5.5, 5.7, 5.9, 6.1, 6.0, 5.9, np.nan, np.nan, np.nan]  

df = pd.DataFrame({'A':A}, index = pd.date_range(start = '2010', 
                                                 periods = len(A),
                                                 freq = "QS"))

              A
2010-01-01  5.5
2010-04-01  5.7
2010-07-01  5.9
2010-10-01  6.1
2011-01-01  6.0
2011-04-01  5.9
2011-07-01  NaN
2011-10-01  NaN
2012-01-01  NaN

我想要什么：

                 A
2010-01-01     NaN
2010-04-01     NaN
2010-07-01  5.5000
2010-10-01  5.7000
2011-01-01  5.9000
2011-04-01  6.1000
2011-07-01  6.0000
2011-10-01  5.9000
2012-01-01  5.8500
2012-04-01  5.8250
2012-07-01  5.8125

获取该系列的下一个条目相对容易：

NEXT = 0.5*df.dropna().diff().iloc[-1] + df.dropna().iloc[-1]

但是以一种很好的方式将其附加到DataFrame上给我带来了麻烦。

Answer 1

您可以使用以下代码进行操作：

A = [np.nan, np.nan, 5.5, 5.7, 5.9, 6.1, 6.0, 5.9, np.nan, np.nan, np.nan]

df = pd.DataFrame({'A': A}, index=pd.date_range(start='2010', periods=len(A), freq="QS"))

for id in df[df.A.isnull() == True].index:
    df.loc[id, 'A'] = 1.5 * df.A.shift().loc[id] - 0.5 * df.A.shift(2).loc[id]

#Output dataframe
                 A
2010-01-01     NaN
2010-04-01     NaN
2010-07-01  5.5000
2010-10-01  5.7000
2011-01-01  5.9000
2011-04-01  6.1000
2011-07-01  6.0000
2011-10-01  5.9000
2012-01-01  5.8500
2012-04-01  5.8250
2012-07-01  5.8125

熊猫：使用公式填充时间序列中的缺失值

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