Python Pandas Dataframe.interpolate()

在数据分析和处理中，常常会遇到对缺失值进行填充或插值的需求。Python的Pandas库中提供了.interpolate()方法来实现数据的插值。

描述

Dataframe.interpolate()方法用于对缺失值进行插值填充。该方法支持多种插值方式，包括线性插值、最近邻插值、多项式插值等。

语法

DataFrame.interpolate(method='linear', axis=0, limit=None, inplace=False, limit_direction='forward', limit_area=None, downcast=None, **kwargs)

参数

• method：指定插值方式，默认为‘linear’，可选值包括：{‘linear’, ‘nearest’, ‘zero’, ‘slinear’, ‘quadratic’, ‘cubic’, ‘spline’, ‘barycentric’, ‘polynomial’}。
• axis：指定插值方向，默认为0，即沿着列方向进行插值，可选值为{0, 1}。
• limit：指定最大连续缺失值数量。若某个区间内的连续缺失值数量超过了该值，则不会进行插值填充。
• inplace：指是否直接在原DataFrame对象上进行插值填充操作。
• limit_direction：指定在连续缺失值区间中进行插值填充的方向，默认为‘forward’，可选值为{‘forward’, ‘backward’, ‘both’}。
• limit_area：指定在连续缺失值区间中进行插值填充的区域，默认为None，表示在整个DataFrame上进行插值填充操作。可选值为{‘inside’, ‘outside’}，其中‘inside’表示只对连续缺失值区域进行插值填充，‘outside’表示对连续缺失值区域以外的区域进行插值填充。
• downcast：降低数据的内存占用，可选值为{‘infer’, ‘integer’, ‘signed’, ‘unsigned’, ‘float’}，表示进行数据类型转换的方式。

返回值

DataFrame对象，如果inplace参数为True，则返回None。

示例

接下来，我们将通过几个简单的例子来演示如何使用DataFrame.interpolate()方法。

示例1：使用线性插值进行缺失值填充

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [np.nan, 5, 6], 'C': [7, 8, np.nan]})
print(df)

df_interp = df.interpolate()
print(df_interp)

运行结果：

     A    B    C
0  1.0  NaN  7.0
1  NaN  5.0  8.0
2  3.0  6.0  NaN
     A    B    C
0  1.0  NaN  7.0
1  2.0  5.0  8.0
2  3.0  6.0  8.0

示例2：使用最近邻插值进行缺失值填充

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, np.nan, 4, 5], 'B': [2, 3, 4, np.nan, 6], 'C': [7, np.nan, 9, 10, 11]})
print(df)

df_interp = df.interpolate(method='nearest')
print(df_interp)

运行结果：

     A    B     C
0  1.0  2.0   7.0
1  NaN  3.0   NaN
2  NaN  4.0   9.0
3  4.0  NaN  10.0
4  5.0  6.0  11.0
     A    B     C
0  1.0  2.0   7.0
1  1.0  3.0   7.0
2  4.0  4.0   9.0
3  4.0  4.0  10.0
4  5.0  6.0  11.0

示例3：使用多项式插值进行缺失值填充

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3, 4, 5], 'B': [2, 4, 6, np.nan, 10], 'C': [7, 8, np.nan, 10, 11]})
print(df)

df_interp = df.interpolate(method='polynomial', order=2)
print(df_interp)

运行结果：

     A     B     C
0  1.0   2.0   7.0
1  NaN   4.0   8.0
2  3.0   6.0   NaN
3  4.0   NaN  10.0
4  5.0  10.0  11.0
          A          B          C
0  1.000000   2.000000  7.000000
1  2.333333   4.000000  8.000000
2  3.000000   6.000000  9.346154
3  4.000000   9.076923  10.000000
4  5.000000  10.000000  11.000000

参考文献

• Pandas文档