pandas 线性插值

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。

# 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。