大熊猫数据框列的插值

Question

我需要在 2 列pandas.DataFrame之间进行插值，以填充它们之间的列。 这是我的data frame的几行，要填充的列是col2 ：

col1  col2  col3
2.35    1   2.37
2.47    1   2.49
2.51    1   2.53
2.57    1   2.58
2.54    1   2.57

所以对于插值，我想使用numpy.interp(x,xp,fp) ，但我不知道如何组织我的数据以便我能够使用它。 那是因为每行的插值应该在col1和col3之间。 例如，对于第一行，我需要它看起来像这样：

xp=[1,3]
fp=[2.47,2.49]
x=2
y=numpy.interp(x,xp,fp)

然后用y填充col2第一行。 我需要为每一行一次又一次地这样做。 如何 ？

Answer 1

这将使您遍历每一行，替换两个单元格之间的值。 但插值似乎不起作用。 我没有太多的经验，所以我在网上找不到简单的解决方法。 这是唯一不改变值的行。 （我不知道 xp 或 x 是做什么的，所以我保留了它们）

xp=[1,3]
x = 2
for rowNr in range(len(df.index)):
    fp=[df.iat[rowNr, 0], df.iat[rowNr, 2]]
    df.iat[rowNr, 1] = numpy.interp(x, xp, fp)

Answer 2

正如所写，x 值是静态的（除非我误解了您的问题），值为 1 和 3。您希望在这些值和两个变化的 y 值之间进行线性插值。 您只需平均 y 值，这就是线性插值。 不要忽视一些花哨的简单/明显的解决方案（我一直努力记住的建议）。

df.col2 = df[["col1", "col3"]].mean(axis=1)

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安德烈的解决方案应该有效（我自己没有测试过，但应该有效）。 但是，这需要迭代每一行，这可能很慢。 此外，有一个简单的数学解决方案可以让您对数组进行操作，这应该会更快。

线性插值遵循以下一般形式：

y = y0 + (x - x0) * (y1 - y0) / (x1 - x0)

把它放在数据帧/代码方面：

df.col2 = df.col1 + (x - xp[0]) * (df.col2 - df.col1) / (xp[1] - xp[0])

我认为翻译正确，但上面的公式成立。 只需在您的代码中实现它或遍历每一行并调用 numpy.interp 函数。 无论哪种方式，你都应该没事。