Question

我正在尝试使用Pandas来利用dataframe.interpolate来填补时间序列中的空白，但是在设置该函数所需的索引时遇到了问题。

它提出了一个更笼统的问题：Pandas数据框由多个列组成，每个列都包含一个dtype项。还有一个行索引，对于我来说，它看起来很像一列。

那么...一个数据帧（行）索引与所有其他列之间有什么区别？例如，我可能以为所有索引条目都必须是唯一的，就像SQL数据库键一样，但是看起来不是这样吗？那么，与非索引列相比，行索引又有什么特别之处呢？

Answer 1

索引允许loc命令调用指定的行。如果有重复项，则可以调用所有重复项。如果要指定一行，请使用分层索引或iloc（数字位置）。

索引内值的重复非常重要，因为它有助于层次化索引。这在大熊猫中非常有用

因此，索引是您分配为索引的行。删除列（通过将其分配给索引），操作数据框并将索引重新引入为列也非常有用。

插值是一个非常酷的命令，但是从内存来看，它仅适用于列。如果要插入索引，

df.reset_index(inplace=True)

然后插入该新列，然后

 df.set_index('column interpolated', inplace=True)

对于时间序列，请考虑roll函数。您可以使用它来查找丢失的数据。