非时间序列的pandas数据框重采样列

Question

我有两组数据（数据帧），每组都有彼此相关的两列（让它们分别称为x和y），例如：

设置1：

x   |   y
0.1 |   1
0.2 |   2
0.3 |   3
0.4 |   2
0.5 |   3
0.6 |   4
0.7 |   5

第2组：

x    |   y
0.12 |   0
0.21 |   2
0.31 |   5
0.44 |   4
0.52 |   3
0.61 |   1
0.76 |   1

我想将两个集合的y值相加（等于x个点），但是x稍微未对齐。 为了解决这个问题，我认为最好以0.001的步长将x = 0.12到0.7的两个集合内插，基本上是：

mini = max(set1.x.min(), set2.x.min())
maxi = max(set1.x.max(), set2.x.max())
x_interpolation_points = np.arange(maxi, mini, 0.001)

# Next step: interpolate both sets
# last step: sumY = set1.y + set2.y

如何做到这一点？ 如果是时间表，我会使用resample（）。interpolate（），但这不是时间表。

Answer 1

最后，我使用numpy解决了它：numpy.interp（）