Pandas DataFrame 插值方法

介绍

在本实验中，我们将探索 Python 的 Pandas 库中的 interpolate() 方法。interpolate() 方法用于使用各种插值技术填充 DataFrame 中的缺失值或 NaN（Not a Number）值。插值是基于现有数据点估计缺失值的过程。

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如果你在学习过程中遇到问题，随时可以向 Labby 提问。实验结束后请提供反馈，我们将及时为你解决问题。

导入必要的库

让我们从导入 pandas 库和 numpy 库开始。

import pandas as pd
import numpy as np

创建包含缺失值的 DataFrame

接下来，让我们创建一个包含一些缺失值的 DataFrame。

df = pd.DataFrame([(0.0, np.nan, -1.0, 1.0), (np.nan, 2.0, np.nan, np.nan), (2.0, 3.0, np.nan, 9.0)], columns=list('abcd'))
print(df)

输出：

     a    b    c    d
0  0.0  NaN -1.0  1.0
1  NaN  2.0  NaN  NaN
2  2.0  3.0  NaN  9.0

使用线性方法插值缺失值

我们可以使用线性方法对缺失值进行插值。线性方法假设 DataFrame 中的值是等距分布的。

interpolated_df = df.interpolate(method='linear')
print(interpolated_df)

输出：

     a    b    c    d
0  0.0  NaN -1.0  1.0
1  1.0  2.0 -1.0  5.0
2  2.0  3.0 -1.0  9.0

使用多项式方法插值缺失值

我们也可以使用多项式方法对缺失值进行插值。多项式方法需要我们指定样条或多项式的阶数。

interpolated_column = df['a'].interpolate(method='polynomial', order=1)
print(interpolated_column)

输出：

0    0.0
1    1.0
2    2.0
Name: a, dtype: float64

使用 pad 方法插值缺失值

另一种插值缺失值的方法是 pad 方法。pad 方法会用 DataFrame 中已有的值填充 NaN 值。

interpolated_df = df.interpolate(method='pad')
print(interpolated_df)

输出：

     a    b    c    d
0  0.0  NaN -1.0  1.0
1  0.0  2.0 -1.0  1.0
2  2.0  3.0 -1.0  9.0

总结

在本实验中，我们学习了如何使用 Pandas 中的 interpolate() 方法来填充 DataFrame 中的缺失值或 NaN 值。我们探索了不同的插值方法，例如线性插值、多项式插值和 pad 方法。插值是一种有用的技术，可以用于估计缺失值并使数据更加完整，以便进行分析。