pandas df - 在 A 列中为 B 列中的内插值插入值

Question

鉴于此 dataframe

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'RATIO': [1, .8, .6, .3, .2, 0],
    'VALUE': [100, 75, 55, 45, 35, 25]
})
print (df)

    RATIO  VALUE
0    1.0    100
1    0.8     75
2    0.6     55
3    0.3     45
4    0.2     35
5    0.0     25

为 .75 的插值 RATIO 列值内插 VALUE 列值的最有效方法是什么？

我必须将索引设置为 RATIO，然后重新索引，将.75 添加到索引，然后排序，然后插值（如下所示？）还是有更方便的方法？

谢谢你。

df = df.set_index('RATIO')
df = df.reindex(df.index.values.tolist() + [.75])
df = df.sort_index(ascending=False)
df['VALUE'] = df['VALUE'].interpolate(method='linear')
print (df)

       VALUE
RATIO       
1.00   100.0
0.80    75.0
0.75    65.0
0.60    55.0
0.30    45.0
0.20    35.0
0.00    25.0

h/t 到@dermen，值得注意的是，根据所需的 output 值，可能会传递 interpolate method='index' 而不是 method='linear' ，就像我上面所做的那样

df['VALUE'] = df['VALUE'].interpolate(method='index') 

Answer 1

请注意，您提出的方法实际上是不正确的，您需要设置method='index' ，否则这些值将被视为均匀间隔（根据df.interpolate 文档）

在任何情况下，我都会简单地直接使用 scipy 作为它与系列的兼容：

import pandas
from scipy.interpolate import interp1d

df = pandas.DataFrame({
    'RATIO': [1, .8, .6, .3, .2, 0],
    'VALUE': [100, 75, 55, 45, 35, 25]
})

val = interp1d(df.RATIO, df.VALUE, bounds_error=False, fill_value=np.nan, kind='linear')(0.75)
print(val)
# 70

请注意，这种方法不需要排序...