pandas 线性插值
时间: 2024-08-25 15:00:36 浏览: 44
python线性插值解析
Pandas库中的线性插值功能通常通过`pandas.DataFrame.interpolate()`方法实现。这个函数用于填充缺失值,当数据集中存在NaN值时,它可以根据数据点之间的线性关系进行估算。线性插值假设数据是在连续平面上的,并且在两个已知点之间建立一条直线。
例如,如果你有一个时间序列数据集,但在某段时间内有一些缺失的数据点,你可以使用线性插值填补这些空白,使得数据看起来像是按照某种趋势自然延伸的。这个方法适用于数据变化较为平缓的情况。
```python
# 假设df是一个包含日期和数值的DataFrame,有缺失值
df['new_column'] = df['data_column'].interpolate(method='linear') # 使用线性插值
```
在这里,`method='linear'`就是指线性插值。还有其他插值方法可供选择,如'nearest', 'zero', 'slinear', 'quadratic', 'cubic'等。
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