Numpy 如何对所有行应用插值

在数据分析中，经常会遇到需要对缺失值进行插值处理的情况。Numpy提供了一个方便的函数numpy.interp()来对所有行进行插值。

函数定义

numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None)

• x：需要插值的x值。
• xp：插值的点的x坐标。
• fp：插值点的y坐标。
• left：超出范围的x值用左边界处理，如果没有指定，则用fp中的第一个值作为左边界。
• right：超出范围的x值用右边界处理，如果没有指定，则用fp中的最后一个值作为右边界。
• period：如果x是周期性的，则指定周期的范围。

示例

假设有一个3x3的二维数组，其中存在缺失值，如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, np.nan],
                [4, np.nan, 6],
                [np.nan, 8, 9]])

现在需要对所有行分别进行插值，可以使用以下方法：

for i in range(arr.shape[0]):
    mask = np.isnan(arr[i])
    arr[i][mask] = np.interp(np.flatnonzero(mask), np.flatnonzero(~mask), arr[i, ~mask])

• np.flatnonzero()：返回非零元素的索引数组。
• ~mask：是mask数组的反转数组。

最终的结果为：

array([[1, 2, 4],
       [4, 5, 6],
       [8, 8, 9]])

上述代码可以将每一行中的所有nan值均使用同一行中的其他值进行线性插值，得到最终的结果。