Как можно использовать линейную интерполяцию для вменения отсутствующих данных временного ряда?

Рассмотрим временной ряд панд,

0        NaN
1       72.0
2       63.0
3       30.0
4       26.0
5        NaN
6        NaN
7       35.0
8        NaN
9       37.0
...

NaN присутствуют там, где датчик не записывал данные в этот момент времени. По этой причине мы должны иметь возможность использовать линейную интерполяцию для интерполяции недостающих данных. Например, запись 8 должна быть 36, возможно, записи 5 и 6 могут быть 29,0 и 32,0 соответственно. Есть ли какая-нибудь библиотека/функция, которая может это сделать? Спасибо.


pandas linear-interpolation
person Evan    schedule 13.11.2020    source источник
comment
Да, 36. исправил! Благодарю вас!   -  person Evan    schedule 13.11.2020

Ответы (1)


arrow_upward
3
arrow_downward

Используйте interpolate().

s.interpolate()

Вывод

0     NaN
1    72.0
2    63.0
3    30.0
4    26.0
5    29.0
6    32.0
7    35.0
8    36.0
9    37.0
Name: col2, dtype: float64
person Vivek Kalyanarangan    schedule 13.11.2020