使用三次樣條在Pandas中插值時間序列

Question

我想使用三次樣條填充DataFrame中一列中的空位。如果我要導出到列表，那麼我可以使用numpy的interp1d函數並將其應用於缺失的值。

有沒有辦法在熊貓裏面使用這個函數？

Answer 1

大多數numpy/scipy函數只需要參數爲「array_like」，iterp1d也不例外。幸運的串聯和數據幀都「array_like」所以我們並不需要離開大熊貓：

import pandas as pd 
import numpy as np 
from scipy.interpolate import interp1d 

df = pd.DataFrame([np.arange(1, 6), [1, 8, 27, np.nan, 125]]).T 

In [5]: df 
Out[5]: 
    0 1 
0 1 1 
1 2 8 
2 3 27 
3 4 NaN 
4 5 125 

df2 = df.dropna() # interpolate on the non nan 
f = interp1d(df2[0], df2[1], kind='cubic') 
#f(4) == array(63.9999999999992) 

df[1] = df[0].apply(f) 

In [10]: df 
Out[10]: 
    0 1 
0 1 1 
1 2 8 
2 3 27 
3 4 64 
4 5 125 

注：我不認爲把我的頭頂部的例子在一個數據幀進入通第二個參數（y）...但這也應該工作。