Серия Pandas: функция interpolate ()

Заполнение значений NA/отсутствующих значений в серии Pandas

Функция interpolate () используется для интерполяции значений в соответствии с различными методами.

Синтаксис:

 Series.interpolate (self, method = 'linear', axis = 0, limit = None, inplace = False, limit_direction = 'forward', limit_area = None  , downcast = None, ** kwargs) 

Параметры :

Имя Описание Тип /Значение по умолчанию Обязательно/Необязательно
method Используемый метод интерполяции. Одно из:
  • ‘linear’: игнорировать индекс и рассматривать значения как равные. Это единственный метод, поддерживаемый для мультииндексов.
  • ‘time’: работает с данными за день и с более высоким разрешением для интерполяции заданной длины интервала.
  • ‘index’, ‘ values ​​’: использовать фактические числовые значения индекса.
  • ‘ pad ‘: заполнить NaN, используя существующие значения.
  • ‘ ближайший ‘,’ ноль ‘,’ slinear ‘,’ quadratic ‘,’ cubic ‘,’ spline ‘,’ barycentric ‘,’ polynomial ‘: передается в scipy.interpolate.interp1d. Эти методы используют числовые значения индекса. И «полином», и «сплайн» требуют, чтобы вы также указали порядок (int), например df.interpolate (method = ‘polynomial’, order = 5).
  • ‘krogh’, ‘piecewise_polynomial’, ‘spline’, ‘pchip’, ‘akima’: оболочки вокруг методов интерполяции SciPy похожих имен. См. Примечания.
  • ‘from_derivatives’: относится к scipy.interpolate.BPoly.from_derivatives, который заменяет метод интерполяции ‘piecewise_polynomial’ в scipy 0.18.

Новое в версии 0.18.1 : Добавлена ​​поддержка метода «акима». Добавлен метод интерполяции «from_derivatives», который заменяет «кусок_полинома» в SciPy 0.18; обратно совместим с SciPy

str
Значение по умолчанию: ‘linear’
Обязательно
ось Ось для интерполяции вдоль. {0 или ‘index’, 1 или ‘columns’, None}
Значение по умолчанию: Нет
Обязательно
limit Максимальное количество последовательных NaN для заполнения. Должно быть больше 0. int Необязательно
inplace Обновите данные на месте, если возможно. bool
Значение по умолчанию: False
Обязательно
limit_direction Если лимит указан, последовательные NaN будут заполняться в этом направлении. {‘forward’, ‘backward’ , ‘both’}
Значение по умолчанию: ‘forward’
Обязательно
limit_area

Если указан предел, последовательные NaN будут заполнены этим ограничением.

  • Нет: нет ограничения заполнения.
  • ‘inside’: заполнять только NaN, окруженные допустимыми значениями (интерполировать).
  • ‘outside’: заполнять только NaN вне допустимых значений (экстраполировать).
{Нет, ‘внутри’, ‘снаружи’}
Значение по умолчанию: Нет
Обязательно
downcast Типы понижения, если возможно. infer ‘или None
Значение по умолчанию : Нет
Необязательно
** kwargs Аргументы ключевого слова для передачи интерполирующей функция. Обязательно

Возвращает: Series или DataFrame — возвращает тот же тип объекта, что и вызывающий объект, интерполированный по некоторым или всем значениям NaN.

Примечания

Методы ‘krogh’, ‘piecewise_polynomial’, ‘spline’, ‘pchip’ и ‘akima’ являются оболочками для соответствующих реализаций SciPy с похожими именами. В них используются фактические числовые значения индекса.

Пример:

Загрузите вышеуказанный блокнот из здесь .

Оцените статью
nanomode.ru
Добавить комментарий