Python 如何使用网格为地理坐标插入具有未知值的列?
我有一个数据框,我已经合并了纬度,经度,以及这些坐标处叶绿素浓度和温度的值 数据帧1:Python 如何使用网格为地理坐标插入具有未知值的列?,python,pandas,scipy,interpolation,nan,Python,Pandas,Scipy,Interpolation,Nan,我有一个数据框,我已经合并了纬度,经度,以及这些坐标处叶绿素浓度和温度的值 数据帧1: lat lon chlor temperature salinity 0 15.020831 -99.979164 0.177225 29.689999 NaN 1 15.020831 -99.937492 0.166649 29.619999 NaN 2 15.020831 -99.895828 0.162
lat lon chlor temperature salinity
0 15.020831 -99.979164 0.177225 29.689999 NaN
1 15.020831 -99.937492 0.166649 29.619999 NaN
2 15.020831 -99.895828 0.162154 29.584999 NaN
3 15.020831 -99.854164 0.168426 29.574999 NaN
4 15.020831 -99.812492 0.180328 29.539999 NaN
... ... ... ... ... ...
215419 31.979166 -78.187492 0.260021 25.719999 NaN
215420 31.979166 -78.145828 0.275804 25.875000 NaN
215421 31.979166 -78.104164 0.247142 25.674999 NaN
215422 31.979166 -78.062492 0.265501 25.869999 NaN
215423 31.979166 -78.020828 0.263538 25.974998 NaN
然而,我使用的盐度数据集在不同的纬度和经度值下进行测量,如下所示:
数据帧2:
lat lon salinity
605120 15.125 -99.875 0.000000
605121 15.125 -99.625 34.809124
605122 15.125 -99.375 29.729925
605123 15.125 -99.125 30.312372
605124 15.125 -98.875 31.037935
... ... ... ...
701683 31.875 -79.125 0.000000
701684 31.875 -78.875 0.000000
701685 31.875 -78.625 0.000000
701686 31.875 -78.375 0.000000
701687 31.875 -78.125 0.000000
如果两个数据集包含完全相同的地理点(例如:
lat,lon=15.020831-99.979164
),如何基于三维网格对盐度值进行插值,以匹配第一个数据帧的纬度和经度(可能使用meshgrid或ML算法),您可以只对这些列执行联接
然而,看起来并非如此。然后是一个回归问题:用给定的lat,lon
预测盐度
你可以试试。这很简单。只需在列车数据集上进行拟合,在测试中进行预测,然后测量您的损失并确定是否正常。最后,使用nan值将模型应用于数据集