Series.interpolate(method='linear', axis=0, limit=None, inplace=False, **kwargs)01线性差值 02时间序列插值 适用于时间索引的数据（method='time'）import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, np.nan, 4],'date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023...
DataFrame.interpolate(method='linear', axis=0, limit=None, inplace=False, limit_direction=None, limit_area=None, downcast=None, **kwargs) method: str,默认为‘linear’使用插值方法。 可用的插值方法: ‘linear’:忽略索引,线性等距插值。这是MultiIndexes支持的唯一方法。 ‘time’: 在以天或者更高频...
1.method|string|linear 用于插值的算法: "linear":简单线性插值。 "time":使用 DatetimeIndex 进行插值。 "index"或"values":使用索引进行插值。请参阅下面的示例。 "pad":使用上一个或下一个非NaN值来填充。可以使用limit_direction设置方向。 此外,您还可以使用scipy.interpolate.interp1d可用的插值方法: neares...
其中,method参数指定了用于插值的方法。 具体来说,interpolate()函数支持以下几种插值方法: 1. linear:线性插值。将缺失值按照等间距分布的方式进行插值,即根据已有的数据点在直线上进行插值。 2. time:时间序列插值。可以根据给定时间序列的索引值对缺失值进行插值。这种方式适用于基于时间的序列数据,例如股票数据等...
pandas.DataFrame.interpolate 方法用于插补缺失数据。它通过线性插值、时间插值或其他方法填充缺失的数值。此方法可对单列或多列的数据进行插补。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.interpolate方法的使用。 DataFrame.interpolate(self, method='linear', axis=0, limit=None, inplace=False, limit_direction='forw...
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])设置时间列为索引 data.set_index('timestamp', inplace=True)处理缺失值 data.fillna(method='ffill', inplace=True)处理异常值 q1 = data.quantile(0.25)q3 = data.quantile(0.75)iqr = q3 - q1 lower_bound = q1 - 1.5 iqr upper_...
In [69]: ts2.interpolate(method='time') Out[69]: 2000-01-31 0.469112 2000-02-29 0.270241 2002-07-31 -5.785037 2005-01-31 -7.190866 2008-04-30 -9.011531 dtype: float64 按index的float value进行插值: In [70]: ser Out[70]:
因为interpolate（）假设函数是直线形式假如index是数字，我们还可以根据数字来进行插值，用到参数method='values'比较一下插值的结果与上一个结果的不同之处这时候索引的数值实际上就是用于估计y的x值同样道理，如果index是时间，我们可以用method=time来达到同样的效果输出结果为：
DataFrame.interpolate(method=‘linear’, axis=0, limit=None, inplace=False, limit_direction=None, limit_area=None, downcast=None, **kwargs)method ： str，默认为‘linear’，使用插值技术。之一：‘linear’：忽略索引，并将值等距地对待。这是MultiIndexes支持的唯一方法。‘time’: 处理每日和更高...
method中的index和time选项可以使插值线性地依赖索引,即插值为索引的线性函数 s.interpolate(method='index').plot()#可以看到与上面的区别 1. <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fe7dca0c4d0> 1. 如果索引是时间,那么可以按照时间长短插值,对于时间序列将在第9章详细介绍 ...