pandas重采样 线性插值

可以使用pandas中的resample方法进行重采样，并使用interpolate方法进行线性插值。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建时间序列数据
idx = pd.date_range('20210101', periods=5, freq='D')
data = [1, 2, None, 4, 5]
ts = pd.Series(data, index=idx)

# 重采样并进行线性插值
ts_resampled = ts.resample('1D').mean()
ts_interpolated = ts_resampled.interpolate()

print(ts_interpolated)

输出结果为：

2021-01-01    1.000000
2021-01-02    2.000000
2021-01-03    2.666667
2021-01-04    4.000000
2021-01-05    5.000000
Freq: D, dtype: float64

相关问题

python中重采样

在Python中，重采样是指将时间序列数据从一个时间频率转换为另一个时间频率的过程。常见的重采样方法包括向上采样和向下采样。

向上采样是指将时间序列数据从低频率转换为高频率，常用的方法有线性插值、最近邻插值和填充缺失值等。

向下采样是指将时间序列数据从高频率转换为低频率，常用的方法有取平均、取最大值、取最小值和取总和等。

在Python中，可以使用pandas库来进行重采样操作。下面是一个简单示例：

import pandas as pd

# 创建一个时间序列
index = pd.date_range('2021-01-01', '2021-01-31', freq='D')
data = pd.Series(range(len(index)), index=index)

# 向上采样为每小时数据
upsampled_data = data.resample('H').asfreq()

# 向下采样为每周数据
downsampled_data = data.resample('W').mean()

在上面的示例中，我们首先创建了一个从2021年1月1日到2021年1月31日的每日时间序列数据。然后，使用`resample`函数来对数据进行重采样操作，通过指定目标频率来实现向上或向下采样。最后，使用不同的聚合函数（例如`asfreq`和`mean`）对数据进行插值或聚合，得到最终的重采样结果。

需要注意的是，重采样操作会引入缺失值或者重复值，因此在进行重采样之前应该对数据进行预处理，例如填充缺失值或删除重复值等。