Python 填充熊猫中两个相邻行值之间的插值
我希望从这里转换熊猫数据帧(仅当foo==a时): 对这样的事情:Python 填充熊猫中两个相邻行值之间的插值,python,pandas,numpy,Python,Pandas,Numpy,我希望从这里转换熊猫数据帧(仅当foo==a时): 对这样的事情: year month foo amount 1998 1 A 0.0 1998 2 A 0.05 1998 3 A 0.1 1998 4 A 0.15 1998 5 A 0.2 1998 6 A 0.25 1998 7 A 0.3 1998 8 A 0.35 1998 9 A 0.4 1998 10 A 0.45
year month foo amount
1998 1 A 0.0
1998 2 A 0.05
1998 3 A 0.1
1998 4 A 0.15
1998 5 A 0.2
1998 6 A 0.25
1998 7 A 0.3
1998 8 A 0.35
1998 9 A 0.4
1998 10 A 0.45
1998 11 A 0.5
1998 12 A 0.55
1999 1 A 0.6
此外(下一步),我可能希望在年中使用相邻年份之间的平滑(线性)插值将目标值居中。e、 g.“金额”正在成为6月(6日)的准确值,在这两者之间,金额值在年份之间进行插值
year foo amount
2000 A 0.6
2001 A 1.0
2002 A 0.0
2003 A 0.8
朝向
year month foo amount
2000 1 A 0.0
2000 2 A 0.1
2000 3 A 0.2
...
2000 6 A 0.6 // exact value
2000 7 A 0.633
...
2001 4 A 0.9333
2001 5 A 0.9667
2001 6 A 1.0 // exact value
2001 7 A 0.91667
2001 8 A 0.8333
...
2002 6 A 0.0 // exact value
...
有什么想法吗?
pandas
实现了非常好的插值/重采样。最好的方法是用年份作为日期时间索引填充数据框的索引,然后用:df.resample('1m').interpolate()重新对数据框进行采样。但是这只在你想要一个datetime索引的时候起作用。谢谢。插值和重采样几乎让我达到了目的,但我对datetime索引有点纠结——“年”可能包含不同“foo”值的重复条目……不同的foo
值可以有不同的行。
year month foo amount
2000 1 A 0.0
2000 2 A 0.1
2000 3 A 0.2
...
2000 6 A 0.6 // exact value
2000 7 A 0.633
...
2001 4 A 0.9333
2001 5 A 0.9667
2001 6 A 1.0 // exact value
2001 7 A 0.91667
2001 8 A 0.8333
...
2002 6 A 0.0 // exact value
...